Estimation of the Reflectance Function of a Surface From 3D and Colour Data
Estimation de la Réflectance d'une Surface Connaissant Sa Géométrie et Sa Couleur
OPEN ACCESS
We propose a methodfor the estimation of the reflectance function of a surface from a set of three-dimensional (3D) data and colour data. The 3D data correspond typically to the XYZ coordinates of a set of points sampled on the surface by a laser range finder The colour data correspond to the RGBcolour components of a video camera when imaging the same set of points. We use the Torrance and Sparrow illumination model to interpret the mesured 3D and colour data. This model describes the Lambertian and the specular reflexions of the light on a surface with a reduced setofparameters characterising the surface : Lambertian reflection, surface roughness, Fresnelfunction. We present a method for the estimation ofthese parameters and we evaluate this approach with various simulated data.
Résumé
Nous présentons dans cet article une méthode d'estimation de la fonction de réflectance d'une surface à partir de données tridimensionnelles (3D) et de données couleur. Les données tridimensionnelles peuvent être, par exemple, celles fournies par un dispositif d'acquisition laser par triangulation active ("laser range finder"). Les données couleur correspondent typiquement aux composantes trichromatiques d'une caméra couleur. Nous utilisons le modèle d'éclairement de Torrance et Sparrow pour l'interprétation physique des données 3D et couleur mesurées. Ce modèle décrit la réflexion diffuse et la réflexion spéculaire par un ensemble de paramètres :réflectance diffuse, rugosité de la surface et fonction de Fresnel. Nous présentons une méthode pour l'estimation de ces paramètres . Une évaluation de cette approche est effectuée sur un ensemble de données simulées .
Reflectance, illumination model, machine vision, coopération 3D color
Mots clés
Réflectance, modèle d'éclairement, vision artificielle, coopération 3D couleur.
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