목차
Homework 2
a. 이 론
Lambertian model (Diffuse model)
Phong model
Blinn-Phong model
Cook/Torrance model
Ward model
b. 코드 구현 및 결과 분석
a. 이 론
Lambertian model (Diffuse model)
Phong model
Blinn-Phong model
Cook/Torrance model
Ward model
b. 코드 구현 및 결과 분석
본문내용
a. 이 론
Lambertian model (Diffuse model)
사람이 인지하는 물체의 색은 실질적으로 물체가 반사하는 빛이다. 이러한 빛의 여러 가지 성질 중에 Diffuse Reflection에 대하여 고려한 것이 바로 Lambert’s Law이다. Johann Heinrich Lambert는 물체의 고유한 색을 관찰자의 위치(Viewer Direction)와는 상관없이 빛의 방향(Light Direction)과 표면의 방향(Normal Vector)의 관계로만 정의했다. 그림 1은 빛의 방향과 표면 방향의 관계를 보여주고 있다. Lambert는 아래의 수식에서 보이는 것처럼 물체의 색을 빛의 방향과 표면 방향이 이루는 각도 θ로 표현하였다.즉, 물체의 색이 빛의 방향과 표면 방향이 이루는 각이 작아질수록 물체는 더 밝게 보이고, 커질수록 어둡게 보인다는 것이다.
≪ 그 림 ≫
그림1. Light direction과 Normal vector의 관계
ID=Diffuse color × cosθ
cos〖θ=〗 L∙N
Lambertian model Computer graphic에서 diffuse reflection 성분을 표현하기 위해 사용된다.Lambertian model은관찰자의 시점에는 관계 없이 단순히 표면의 법선 벡터와 입사하는 빛의 dot product 연산을 이용하여 색을 표현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 specular reflection 성분에 대해서는 고려하지 않기 때문에 매끈한표면을 표현할 수 없어 사용이 제한적이고 실사적이지 못한 결과를 낸다.
≪ … 중 략 … ≫
b. 코드 구현 및 결과 분석
voidBRDFmodel::Lambertmodel(VectorN, VectorL, VectorV, floatcolor[3])
{
for (inti=0;i<3;i++)
{
// Rambert’s cosine law를 사용해 Diffuse 값 계산
Kd[i] = LightColor[i] * Kd_fit[i] * max(0.0f, dot(L, N));
color[i] = Kd[i];
}
}
Lambertian model (Diffuse model)
사람이 인지하는 물체의 색은 실질적으로 물체가 반사하는 빛이다. 이러한 빛의 여러 가지 성질 중에 Diffuse Reflection에 대하여 고려한 것이 바로 Lambert’s Law이다. Johann Heinrich Lambert는 물체의 고유한 색을 관찰자의 위치(Viewer Direction)와는 상관없이 빛의 방향(Light Direction)과 표면의 방향(Normal Vector)의 관계로만 정의했다. 그림 1은 빛의 방향과 표면 방향의 관계를 보여주고 있다. Lambert는 아래의 수식에서 보이는 것처럼 물체의 색을 빛의 방향과 표면 방향이 이루는 각도 θ로 표현하였다.즉, 물체의 색이 빛의 방향과 표면 방향이 이루는 각이 작아질수록 물체는 더 밝게 보이고, 커질수록 어둡게 보인다는 것이다.
≪ 그 림 ≫
그림1. Light direction과 Normal vector의 관계
ID=Diffuse color × cosθ
cos〖θ=〗 L∙N
Lambertian model Computer graphic에서 diffuse reflection 성분을 표현하기 위해 사용된다.Lambertian model은관찰자의 시점에는 관계 없이 단순히 표면의 법선 벡터와 입사하는 빛의 dot product 연산을 이용하여 색을 표현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 specular reflection 성분에 대해서는 고려하지 않기 때문에 매끈한표면을 표현할 수 없어 사용이 제한적이고 실사적이지 못한 결과를 낸다.
≪ … 중 략 … ≫
b. 코드 구현 및 결과 분석
voidBRDFmodel::Lambertmodel(VectorN, VectorL, VectorV, floatcolor[3])
{
for (inti=0;i<3;i++)
{
// Rambert’s cosine law를 사용해 Diffuse 값 계산
Kd[i] = LightColor[i] * Kd_fit[i] * max(0.0f, dot(L, N));
color[i] = Kd[i];
}
}
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