最佳化視覺資訊與可視度完備性的模型全覽方法

模型的視野參數選擇是一個被廣泛研究的主題。由於整個問題包含許多的變數，而且所謂「理想的結果」通常取決於實際上的應用，因此不同領域的研究者關心此的問題不同部份，而非嘗試為整個問題提供一個一般解。此問題的其中一個應用是，如何自動產生數個視點或者一段全覽影片（overview video），來幫助使用者了解一個三維模型。這個應用的困難之處在於如何評估一個視點或是一段全覽影片的好壞。在這篇論文中，我們介紹一個基於香農熵（Shannon Entropy）的評估法，用以比較不同全覽影片所含有的總資訊量。對於一個固定光照參數的三維模型，這個評估法同時考慮了視覺上的品質以及可視度上的完備性。此外，該評估法可以簡單的以今日的繪圖硬體來實作，因此可以在合理的時間內完成所需的計算。於是我們可以使用此評估法加上攝影機移動的限制式，自動的產生一段平滑的攝影機路徑來得到三維模型的全覽影片。

關鍵字

模型全覽；香農熵；視覺資訊；可視度完備性

並列摘要

Selection of viewing parameters is a widely studied problem. Researchers from different areas pay attentions to different parts of the problem because the complete one involves too many variables, and the ideal results highly depend on the concrete applications. One of the topics is to understand a 3D model by automatically generated views or overviewvideos. The difficulty comes from how the quality of views and videos be evaluated. In this thesis, we introduce a measure based on Shannon entropy to compare the amount of information for different overview videos. The measurement considers both visual quality and visibility completeness of the target 3D model with fixed lighting parameters. Furthermore, the measurement can be easily implemented on graphics hardware so the computation can be completed in reasonable time. We then combine the measurement with camera movement constrains to automatically generate a smooth camera control path that provides an overview for the model.

並列關鍵字

model overview ； Shannon entropy ； visual information ； visibility completeness

參考文獻

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