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A data-driven BSDF framework

  • Ege University
  • Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We present a data-driven Bidirectional Scattering Distribution Function (BSDF) representation and a model-free technique that preserves the integrity of the original data and interpolates reflection as well as transmission functions for arbitrary materials. Our interpolation technique employs Radial Basis Functions (RBFs), Radial Basis Systems (RBSs) and displacement techniques to track peaks in the distribution. The proposed data-driven BSDF representation can be used to render arbitrary BSDFs and includes an efficient Monte Carlo importance sampling scheme. We show that our data-driven BSDF framework can be used to represent measured BSDFs that are visually plausible and demonstrably accurate.

langue originaleAnglais
titreSIGGRAPH 2016 - ACM SIGGRAPH 2016 Posters
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
ISBN (Electronique)9781450343718
Les DOIs
étatPublié - 24 juil. 2016
EvénementACM International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, SIGGRAPH 2016 - Anaheim, États-Unis
Durée: 24 juil. 201628 juil. 2016

Série de publications

NomSIGGRAPH 2016 - ACM SIGGRAPH 2016 Posters

Une conférence

Une conférenceACM International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, SIGGRAPH 2016
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeAnaheim
période24/07/1628/07/16

Empreinte digitale

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