3B Sahnelerde Kullanıcı Dikkatine Yönelik Belirginlik Tabanlı Aydınlatma Kontrolü

Özet

Görsel dikkat, 3B ortamları nasıl algıladığımızı önemli ölçüde etkiler ve belirginlik bir sahnenin veya objenin görünür özelliklerinden dolayı ne kadar ilgimizi çektiğini ifade eden görsel dikkatin bir parçasıdır. Belirginlik, objelerin şekil, gölgelendirme ve parlaklık gibi görsel özelliklerine dayanır. Bir sahnenin aydınlatmasının bu görsel özellikler üzerinde önemli bir etkisi vardır. Bu çalışma, 3B bir sahnede aydınlatma parametreleri üzerinde değişiklikler yaparak sahnedeki nesnelerin belirginliklerini kontrol etmeyi amaçlamaktadır. Bu sebeple, gerçekçi bir 3B sahne verildiğinde, dikkat çekmesi istenen hedef nesneler için maksimum belirginlik sağlayan ışık parametreleri araştırılmaktadır. Bir başka deyişle, amaca bağlı otomatik aydınlatma kurulumu için bir yöntem öneriyoruz. Bu çalışmada, 3B sahnenin belirli bakış açılarından 2B ekran görüntüleri ele alınmış ve sonuçlar, farklı ışık pozisyonları altındaki belirginlik dağılımına göre incelenmiştir. Ayrıca bu süreçte farklı belirginlik tahmin yöntemleri ve hesaplamalar kullanılmış ve sonuçlar göz takip testleri ile değerlendirilmiştir.

Abstract

Visual attention has a major impact on how we perceive 3D environments and saliency is a component of visual attention expressing how likely a scene or item is to capture our attention due to its apparent features. Saliency relies upon shape, shading, brightness, and other visual attributes of items. The saliency distribution of a visual field is influenced by the illumination of a scene, which has a significant impact on those visual properties. This work aims to control the saliency by manipulating the illumination parameters in a 3D scene. For this reason, given a sensible 3D scene, the light parameters that provide maximum saliency for the point of interest objects are investigated. In other words, we propose a method for task-aware automatic lighting setup. In this paper, 2D renderings of a 3D scene from various perspectives are considered, and the effects are analyzed in terms of saliency distribution under various lighting conditions. Also, for this process, different saliency estimation methods and calculations are investigated and eye tracker based user experiments are conducted to verify the results.