Domänenspezifische, datengetriebene Modellierung von Materialien

Mit Hilfe von bidirektionalen Texturfunktionen (BTFs) können Materialien auf Basis von Messdaten visualisiert werden, allerdings ist es schwierig BTFs für das Design neuer Materialien zu editieren. Durch das Ausnutzen von Vorwissen über das betrachtete Material kann ein inverses Problem formuliert werden, um domänenspezifische Modellparameter aus BTF-Bilddaten abzuleiten. For Textilien könnte dies z.B. eine bestimmte Beschreibung von Webmustern sein, die intuitiv von Stoffdesignern bearbeitet werden kann. Mit Hilfe von Bildsegmentierungsverfahren werden Reflektionseigenschaften zu bestimmten Strukturen (wie z.B. Garnen) des Materials zugeordnet, um semantische Bearbeitungsmöglichkeiten zu ermöglichen wie z.b. das Editieren der Farbe eines bestimmten Garns. Die gewonnenen Informationen über die Struktur des Materials können weiterhin dazu ausgenutzt werden, effiziente und kompakte Darstellungen für physikalische basierte Renderingalgorithmen zu entwerfen. Das Ziel ist, sowohl die Resynthese der optischen Eigenschaften eines Materials zu ermöglichen als auch die Auswirkungen von Änderungen am Modell auf die Bildgebung vorherzusagen.

Laufende Projekte

logo=stoff.png 
In diesem Projekt geht es um die Analyse, Synthese und Resynthese optischer Materialeigenschaften von Stoffen. Domänenspezifische Parameter wie Webmuster oder Reflektionseigenschaften von Garnen werden aus Bildern geschätzt. Daraus erhalten wir ein Stoffmodell dessen optisches Erscheinungsbild sowohl realistisch resynthetisiert als auch intuitiv verändert werden kann. Wir entwickeln neue Techniken im Bereich des physikalisch basierten Renderings und in der bildbasierten Analyse von Stoffen.