从单张照片自动推断出具有解剖学意义的实木纹理
摘要：木材是一种具有非常大外观色域的体积材料，这可以通过多种加工技术得以扩大。计算机图形学在创建复杂和灵活的外观模型方面取得了相当大的进展，可以实现木材材料的逼真渲染。 然而，这些模型还不允许完全自动地与具体的木材样本进行外观匹配，而且必须经过手工调整。而一般的外观匹配策略不能重建解剖学上有意义的体积信息。这在木材的内部结构是重要的应用中尤为重要，例如从实木块加工而成的非平面家具零件、薄木层的半透明外观或树木年代学领域。 在本文中，我们提供自动匹配程序性木材外观模型与示例照片的两个关键要素：基于检测和建模环结构的良好初始化和基于相位的损失函数，可以准确恢复生长环变形，并给出解剖学上有意义的结果。 我们的环检测技术基于曲线Gabor滤波器，并且可以稳健地适用于相当范围的木材种类。
作者：Thomas K. Nindel, Mohcen Hafidi, Tom''av{s} Iser and Alexander Wilkie
论文ID：2302.01820
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2023-02-06