Çift yönlü yansıma katkı fonksiyonu (BRDF) verilerinin indirgenmesine dayalı renk indirgemesinin yapay sinir ağlarıyla gerçeklenmesi

Bilgisayar görüntü işleme ve grafik uygulamalarında, nesnelerin (objects) renklendirilmelerinde kullanılan yöntemlerden biri de gerçek ışık yansıma bilgilerinin kullanılmasıdır. Işığın belli bir yüzeyle etkileşimini anlatan basit bir model olan Çift Yönlü Yansıma Dağılım Fonksiyonu ("Bidirectional Reflectance Distribution Function", BRDF) bu amaç için kullanılmaktadır. Objenin üzerine vuran ve yansıyan ışınların farklı kombinasyonları, nesnede renklendirme bilgisine dönüştürülmektedir. Çalışmamızda, isotropic nesnelerin (tüm yönler için düzgün dağılım gösteren) BRDF verilerinden, renklendirme yapılmaktadır. Nesnelerin kendilerini tanımlayan BRDF ışınları bir dosyada depolanmaktadır. (Wojciech Matusik'in çalışmasındaki 1.480.000 BRDF yansıma LUT - LookUp Table- tablosu baz olarak alınmıştır.) Nesnenin tüm ışın kombinasyonlarına karşılık gelen indeks değerleri renk bilgisini oluşturmaktadır. Yapılacak proje çalışmasında, bu indeksin indirgenmesi hedeflenmektedir. Her biri ayrı bir renk kümesini temsil edecek biçimde 32, 64, 128, 256, 500 ve 1000 olarak küme merkezleri oluşturumaya çalışılacaktır. Renk uzayında elde edilecek bu sıkıştırma işlemi (boyut indirgeme ile), görsel kalitenin kaybedilmemesi esasına dayanan algoritmalarla sağlanacaktır. PSNR değerleri ile orjinal nesne renklendirmesine yakınsama yapılmaya çalışılacak olan çalışmamızda, SOM tabanlı bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiş ve RBF tabanlı bir modelin tasarımı planlanmaktadır.