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1 画像の認識理解シンポジウム (MIRU2007) 2007 年 7 月固定視点下における能衣装の異方性反射モデリング武田祐樹田中弘美立命館大学情報理工学部知能情報学科滋賀県草津市野路東 {takeday,hiromi}@cv.ci.ritsumei.ac.jp あらまし能は約 600 年の歴史があり, その伝統ある能面能衣装は貴重な文化遺産である. 現在, 文化遺産をデジタルアーカイブ化し, 後世に伝える研究が行われている. 本研究では, 能衣装のデジタルコンテンツ化のために, 高精細な画像計測と画像解析に基づく効率的な布物体モデリングを提案する. まず, 色差に基づき能衣装の特徴である刺繍領域と金糸領域の2つに分割する. 金糸領域において, 各テクセルに対し法線方向に基づいた異方性反射モデリングを行い, 観測画像から提案モデルの最適化を行う. 各テクセルに対し得られた最適なモデルから双方向テクスチャ関数を生成しレンダリングを行った. キーワード双方向テクスチャ関数, イメージベースドモデリング, イメージベースドレンダリング, ハイダイナミックレンジ画像, デジタルアーカイブ化, 異方性反射特性 Image-based Modeling of Anisotropic Reflectance of Noh Costumes under Constant View Point Yuki TAKEDA and Hiromi T. TANAKA Department of Human and Computer Intelligence College of Information Science and Engineering Ritsumeikan University Noji Higashi 1 1 1, Kusatsu, Shiga, Japan {takeday,hiromi}@cv.ci.ritsumei.ac.jp Abstract Noh is a historical play for 600 years and Noh costumes are precious cultural heritage. Currently, some researchers group grapple with digital archiving of cultural heritages to save them. We propose the efficient image-based method of cloth object modeling to create digital contents of the Noh costumes. At first, we divide embroidery regions and golden yarn region based on its color difference. In each region, we propose image-based anisotropic reflectance modeling with the normal distribution at each pixel. We generate Bi-directional Reflectance Function(BTF) from proposed model and render the Noh costume. Key words Bi-directional Texture Function, Image-based Modeling, Image-based Rendering, High Dynamic Range Image, Digital Archiving, Anisotropic Reflectance 1. はじめに最近ではコンピュータグラフィクス (CG) コンピュータビジョン (CV) 研究による3 次元視覚情報処理技術の進展により, 貴重な文化財や文化遺産のデジタル記録保存, デジタルアーカイブ化コンテンツ化の研究が精力的に進められている. 博物館等の所蔵する資料や文化財には, 能衣装や衣装等の様々な布物体が存在する. 素材に固有の布物体の変形, 光沢や質感は独特であり, これを忠実に再現することが CG や CV における重要な課題である. 能衣装は絹織物で金糸銀糸が織り込まれ, さらに植物動物等の刺繍が施されており, 独特の光沢と様々な柄をもつ布素材である. 能衣装の反射透過特性は入射視方向により大きく変化するため, その光沢を表現するために従来のテクスチャマッピングだけでは不十分である. 従来からテクスチャを持つ物体表面の反射特性は, 双方向テクスチャ関数 (BTF:Bidirectional Texture Function) [2] により記述される.BTF はテクスチャ上の任意点における, 任意光源方向からの放射照度に対する任意視点方向の放射輝度の比として定義された. 従来の BTF 表現における課題として, 計測装置の開発, 計測画像数と計測時間の膨大性が問題であった. Dana らは平行光源下で放物面鏡を用いた BTF 計測装置を開発した [3].Muller らは BTF 計測装置を開発し, 計測からレンダリングまでの一連の方法を提案した [7]. しかしいずれの装

置も観測可能な入射視方向は限られている一方らは多数の光源カメラを設置した装置を開発し次元形状及びを獲得したしかしを記述するためには膨大な観測画像を必要とするらは獲得したデータの各テクセルをモデルでフィッティングし圧縮データからレンダリングした!

とし高精細なを生成することを目的とする能衣装は絹糸の基礎地に反射が強い金糸と刺繍糸が織り込まれており全体として色彩が鮮やかな配色が多いこの配色を利用しまず色差に基づき色ごとに領域分割を行う視点を固定し各領域の位置情報を獲得後任意光源方向の観測画像を獲得する獲得した画像から各色領域において反射特性をモデル化しを生成する双方向テクスチャ関数の獲得

2 置も観測可能な入射視方向は限られている一方らは多数の光源カメラを設置した装置を開発し次元形状及びを獲得したしかしを記述するためには膨大な観測画像を必要とするらは獲得したデータの各テクセルをモデルでフィッティングし圧縮データからレンダリングした! " はデータに対し #$ を用い分析圧縮してリアルタイムにレンダリングした % 関根らが提案した手法はセーターや花柄のタオル生地といった光沢の少ない布素材を対象としマクロ柄に対しテクスチャ生成を行った &' いずれの手法も対象物体が規則的な幾何図柄を持つため対象物体の一部のテスクチャに注目し反射光を計測すればよい我々は複雑な柄を持ち微細な細工が施された能衣装を対象とし高精細なを生成することを目的とする能衣装は絹糸の基礎地に反射が強い金糸と刺繍糸が織り込まれており全体として色彩が鮮やかな配色が多いこの配色を利用しまず色差に基づき色ごとに領域分割を行う視点を固定し各領域の位置情報を獲得後任意光源方向の観測画像を獲得する獲得した画像から各色領域において反射特性をモデル化しを生成する双方向テクスチャ関数の獲得物体表面の任意の点における反射特性は双方向テクスチャ関数 ( 図で表現できる全方位型光学異方性反射測定装置図 & にの幾何関係を示すは球座標系で定義されにおいて入射からの放射照度 ¾ に対する視方向への放射輝度 ¾ の比として定義される物体表面上の任意の点であるテクセル方向 ) ) ) & ただしを法線ベクトル布平面上の基準ベクトルをとし入射角はと面上でから図のなす角入射方位角は *+ 平の角度視角能衣装はとのなす角視方位角は *+ 平面上でからの角度とするなお物体合計表面上の一点における反射特性は双方向反射分布関数, ( ことにより対象物に対しあらゆる入射方向7 視方向からの反射光計測が可能である, -. / できる, はの表現の内点 && で表現に注目した関数であると考えることができる軸の回転自由度を持つこれらの自由度を組み合わせる能衣装の観測画像を計測データから得るためには任意の入射方向視図に示す能衣装の断片は朱色糸の基本地に金糸が織り込方向に加えテクスチャ上の任意位置に対する反射光データを獲まれさらに青緑白色等の糸で花葉枝の刺繍が施され得する必要がある能衣装のように微細かつ精巧に作られたもている能衣装布は本来のテクスチャサイズは数十 8 数十のは高精細な解像度も必要であるよって能衣装のを獲 8 から数十 8 数 8 あるしかしこれまでのに関得するためには膨大な観測画像を必要とするする研究 % 7 &' では数 8 数 8 のテクス図に本研究の獲得のために使用した全方位型光学異チャサイズを扱い能衣装布のテクスチャサイズは大きく対象方性反射測定装置 0 ( " 外であるテクスチャサイズの大きさのため計測時間の長さを示す画像計測には解像度 333 % ピクセル有効画素と計測データの膨大さが問題点となる数約 3'' 万画素のデジタルカメラ 40! * 図に図に示した布の刺繍による凹凸部を示す朱色の基を使用した光源には朝日分光株のキセノン光源 6&' 本地に各色糸による刺繍が施され花枝葉が表現されているを使用した 0 は光源軸7 カメラ & 軸7 ステージ & 軸7 近接において凹凸部による影や刺繍内の糸の向きが確認できる

4 Fig. 4 The close-up image of a Noh costume. 5 L*a*b* Fig. 5 The color distribution in L*a*b* color space. 3. 1 (HDR) (HDR).

3 4 Fig. 4 The close-up image of a Noh costume. 5 L*a*b* Fig. 5 The color distribution in L*a*b* color space (HDR) (HDR). Debevec HDR [8] RGB CCD RGB 8bit(256 ) 8bit Debevec Debevec HDR 3. 2 BTF [7] OGM OGM mm BTF 1mm BTF 4. 3 BTF AAA L*a*b* 5 k-mean 1 RGB L*a*b* 2 0 S t = S i 4 i t t = t +1 5 n 6 n i i n 7

2 BTF BTF 4 [11], [12] ( i;ffi i) T l (u; v) T l (u; v) i, ffi i 6 T l (u; v) 7 L =( i;ffi i) 7(a) L = (60 ; 145 ) (b) ffi i =145 (c) i =60 ffi 2 f u;v( r;ffi r;

4 f r( r;ffi r; i;ffi i;u;v)=f u;v( r;ffi r; i;ffi i); (2) h n f u;v( r;ffi r; i;ffi i)=c se ( dt 2 ffi ) ( h ffin dp ) 2 +C d cos i;(3) (a) BTF (b) BTF 6 Fig. 6 The BTF comparison of golden yarn BTF BTF 4 [11], [12] ( i;ffi i) T l (u; v) T l (u; v) i, ffi i 6 T l (u; v) 7 L =( i;ffi i) 7(a) L = (60 ; 145 ) (b) ffi i =145 (c) i =60 ffi 2 f u;v( r;ffi r; i;ffi i) (u; v) BRDF C s dt dp ffi C d (u; v) n =( n;ffi n) L V H =( h ;ffi h ) T l (u; v) 1 T l (u; v) H = n n 2 ffi = ffi n + ß C d 3 T l (u; v) 4 n C s dt dp 5. ( i;ffi i) i ffi i /25,1/100,1/250,1/1000,1/4000(sec) x128 (HDR) HDR T l (u; v) BTF 8 3 VIVID910 3 BTF 6. BTF

(a) T l (u; v) (b) ffi i =145 Greenberg, "Non-linear approximation of reflectance functions," Proc. Siggraph, pp.117 126, Los Angeles, U.S.A., Aug. 1997. [6] G. Muller, G. H. Bendels, R.

5 (a) T l (u; v) (b) ffi i =145 Greenberg, "Non-linear approximation of reflectance functions," Proc. Siggraph, pp , Los Angeles, U.S.A., Aug [6] G. Muller, G. H. Bendels, R. Klein, "Rapid Synchronous Acquisition of Geometry and Appearance of Cultural Heritage Artifacts", Proc. 6th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Cultural Heritage(VAST), pp.13 20, Pisa, Itary, Nov [7] G. Muller, J. Meseth, M. Sattler, R. Sarlette and R. Klein, "Acquisition, Synthesis and Rendering of Bidirectional Texture Functions", Proc. Eurographics, pp.69 94, [8] Paul E. Debevec and Jitendra Malik, "Recovering High Dynamic Range Radiance Maps from Photographs", Proc. SIGGRAPH 97, pp , August [9] M. Schneider, "Real-Time BTF Rendering", Proc. 8th Central European Seminar on Computer Graphics, pp , April [10] " CAD pp [11] " (MIRU) pp July [12] " (MIRU) pp July [13] L. Y. Wei and M. Levoy, "Fast texture synthesis using treestructured vector quantization", Proc. Siggraph, pp , (c) i =60 7 Fig. 7 Reflectance at a texel. [1] M. Ashikhmin, "Synthesizing Natural Textures," Proc ACM Symposium on Interactive 3D Graphics, pp , North Carolina, U.S.A., March [2] Dana K. J., Van Ginneken B., Nayar S. K., Koenderink J. J., "Reflectance and texture of real-world surfaces", ACM Transactions on Graphics, No. 8, Vol. 1, pp.1 34, Jan [3] Dana K. J., Van Ginneken B., Nayar S. K., Koenderink J. J., " BRDF/BTF measurement device", Proc. 8th IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), Vol. 2, pp , July [4] J. Filip, M. Haindl, "Non-linear Reflectance Model for Bidirectional Texture Function Synthesis", Proc. 17th International Conference on Pattern Recognition(ICPR), Vol.1, pp.80 83, Aug [5] E. P. F. Lafortune, S. C. Foo, K. E. Torrance and D. P.

6 光源方向が右側 $ 光源方向が左側光源方向が下側図? 異なる光源方向における能衣装のレンダリング? % % % H

<4D F736F F D20945C88DF919582CC E838B BB82CC82BD82DF82CC957A95A891CC A F82C689C28E8B89BB2E646F63>

<4D F736F F D20945C88DF919582CC E838B BB82CC82BD82DF82CC957A95A891CC A F82C689C28E8B89BB2E646F63> 能衣装のデジタルコンテンツ化のための布物体モデリングと可視化武田祐樹田中弘美立命館大学情報理工部能は約 400 年の歴史があり, その伝統ある能面能衣装は貴重な文化遺産である. 現在, 文化遺産をデジタルアーカイブ化し, 後世に伝える研究が行われている. そこで本研究では, 能衣装のデジタルコンテンツ化のために, 高精細な画像計測と分析に基づく効率的な布物体モデリングと可視化法を提案する. 能衣装布は,