Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
建築・照明デザイナーとエンジニアのための視環境設計
Search
Tarosa
May 26, 2022
Science
0
200
建築・照明デザイナーとエンジニアのための視環境設計
2022/5/26、6/9 あぴ探AR勉強会資料
Tarosa
May 26, 2022
Tweet
Share
More Decks by Tarosa
See All by Tarosa
mrubyとWakayama.rb ~mrubyと共に歩んだ10年~
tarosay
0
100
【THETA撮影会 in 大阪】建築・照明デザイナーとエンジニアのための視環境設計 #4
tarosay
0
170
評価画像変換の簡単な説明
tarosay
0
120
模擬人工衛星DangoSatプロジェクト
tarosay
0
220
全方位色彩解析ソフト REALAPS Omni Colorのマニュアル
tarosay
0
150
だんごサットの紹介
tarosay
0
130
Tellusで、串本のおいしいお刺身を!
tarosay
1
400
REALAPS-omniを利用した全方位画像による視環境評価技術について
tarosay
0
280
MRとリアルアピアランス
tarosay
0
170
Other Decks in Science
See All in Science
Iniciativas independentes de divulgação científica: o caso do Movimento #CiteMulheresNegras
taisso
0
660
ウェーブレットおきもち講座
aikiriao
1
810
Reconciling Accuracy, Cost, and Latency of Inference Serving Systems
pjamshidi
0
100
眼科AIコンテスト2024_特別賞_6位Solution
pon0matsu
0
240
All-in-One Bioinformatics Platform Realized with Snowflake ~ From In Silico Drug Discovery, Disease Variant Analysis, to Single-Cell RNA-seq
ktatsuya
PRO
0
280
観察研究における因果推論
nearme_tech
PRO
1
120
Visual Analytics for R&D Intelligence @Funding the Commons & DeSci Tokyo 2024
hayataka88
0
120
Celebrate UTIG: Staff and Student Awards 2024
utig
0
530
Factorized Diffusion: Perceptual Illusions by Noise Decomposition
tomoaki0705
0
290
【人工衛星】座標変換についての説明
02hattori11sat03
0
150
テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法のシングルセルマルチオミックスデータ解析への応用
tagtag
1
110
2024-06-16-pydata_london
sofievl
0
570
Featured
See All Featured
Bash Introduction
62gerente
610
210k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
127
18k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
33
2k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
33
3k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
20k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
3
240
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Code Review Best Practice
trishagee
65
17k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
7
570
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
3
180
Transcript
視環境設計では 「実環境の全視野を含む測光色(輝度・色度)分布を正確に再現すれ ば同じアピアランスが体験できる」とする.
ディスプレイに表示された画像では,画素毎に、三つの発光体の加法混色 によっては生成された測光色(色光)が発光し、測光色分布が表示されて いる。 輝度(測光色)分布を表示する方法 ディスプレイに表示されている測光色分布を見て、われわれはアピアラン スを評価することができる
照 度 輝 度 アピアランスを扱うには、照度ではなく輝度(測光色)を用いなければならず、 さらにアピアランスを検討するには、輝度(測光色)分布画像が必要である 視覚体験との関係を扱うには、照度ではなく輝度(測光色)分布を 用いなければならない
色のついた光 測光色(輝度・色度) 透明スクリーン 測光色分布画像 物が見える仕組み 測光色分布画像は、アピアランスに直接結びつく、客観的に測定できる物理量である 物理量 (全方位測光色分布画像) アピアランス 視覚体験
全方位測光色分布画像 順応を考慮する必要性
視覚体験は視環境において経験する一連のアピアランスから構成される 上記+歴史、時代背景なども含む一連のアピアランス 個々のアピアランス ・・・ ・・・・・・・ 建築家・デザイナー 一般的な利用者 時間経過や歩行、視線移動などによって生ずる一連のアピアランス (アピアランス:人の目に映る見え方、見えている様子)
建築家・デザイナー 設計エンジニア 目標:より良い視環境の実現 論理的・客観的に判断できる (できれば物理的に測定できる) 方法で、良い視環境を実現する 環境条件を設定する 自分の(今までの)視覚体験に 基づいて、良い視環境を実現す る環境条件を設定する
(視環境:光や色などによって実現される、人が視覚を通じて知覚、認識する環境) (研究者や管理者もこちらの立場) 視環境設計の目標 GAP
色のついた光 測光色(輝度・色度) ディスプレイに表示可能な測光色 リアル・アピアランス画像変換 (測光色分布画像のウェーブレット分解を利用) ディスプレイ装置 輝度比を保存した上で、絶対値を下げる。 順応の効果を利用している 視環境設計での測光色分布画像を提示する仕組み
REALAPS-Jpegの利用形態 (1)公 開 (2)限定公開 (3)関係者の間だけで共有 あぴ探ARアーカイブに掲載し、だれでも自由に参照することができる。 urlを関係者の間で共有する。ただし、検索エンジンなどで参照される可能性あり。 REALAPS-Jpegを関係者の間でデータとして共有していれば、 https://apitan-ar.net/realaps-data-viewer/realaps-data- viewer/にアクセスしてviewerを立ち上げることで、場所や
時間の制約なく、自由にその視環境を体験し、さまざまな 評価指標をチェックすることができる。 測定 クラウドなどで関 係者間で共有 REALAPS-Omni シータさえあれば、場所、 時間の制約なし データ送付 (11枚のzip) 本社などが所有 REALAPS-Jpeg データ送付 REALAPS-Jpegを生成 社内サーバでWordPressを起動すれば、社内に閉じた環境でも 共有可能。