3D Computer Graphics-Based Grass Pixel Simulation System for Color Scale Mapping Method

Recently, a wide range of media devices have been developed, with increasing emphasis on activities related to media art using natural elements. Although numerous studies have been conducted to harmonize media devices with natural landscapes, there is research on a display device using grass, termed artificial grass display, and its foundational element, artificial grass pixel. The artificial grass pixel employs the mechanism of pin displays and two types of grass to dynamically control the color of the grass. Moreover, studies are being conducted on the method of color scale mapping for the artificial grass pixel. However, there is a problem in experiments in the real space conditions due to the experimental overhead of acquiring a lot of data for color scale mapping. In order to solve this problem, this study aims to replicate and evaluate the artificial grass pixel in a virtual space using Computer Graphics (CG) technology. In this paper, we propose a novel method to estimate characteristic parameters of CG models based on a genetic algorithm to minimize the color difference from a real model. As a result, by performing calibration using multiple sets of real data, it was confirmed that the simulated grass pixel demonstrated color and color scale evaluation results aligned based on the color difference with the grass pixel in the real space.

近年，自然の要素を活用したメディアアートに関連する活動に注目が集まり，多様なメディアデバイスが開発されている．自然景観とメディアデバイスとの調和に関する研究は数多く行われているが，草を用いた表示デバイスである芝生ディスプレイおよびその基本要素である芝生ピクセルに関する研究も存在する．芝生ピクセルは，ピンディスプレイの機構と2種類の草を用いて，草の色を動的に制御する技術を採用している．さらに，芝生ピクセルのための色階調マッピング方法に関する研究も進められている．しかし，色階調マッピングのための多くのデータを取得する実験的な負担のため，実空間条件での実験には問題がある．この問題を解決するために，本研究では，コンピュータグラフィックス（CG）技術を用いて仮想空間で芝生ピクセルを再現し，評価することを目指す．本論文では，実モデルとの色差を最小限にするために，遺伝的アルゴリズムに基づいたCGモデルの特性パラメータを推定する新しい方法を提案する．その結果，実データの複数セットを用いたキャリブレーションを実施することで，シミュレーションされた芝生ピクセルが，実空間の草ピクセルとの色差に基づいた色および色階調評価結果と一致することが確認された．