< Terug naar vorige pagina

Project

Vermindering van stochastische ruis in fysisch gebaseerde belichtingsalgoritmen.

Computer graphics algoritmen worden alomtegenwoordig gebruikt in de industrie, computerspellen, films, architecturale visualisaties, enzovoort. De vraag naar meer realisme en verbeterde fysische accuraatheid is enorm gegroeid in de afgelopen jaren. Om dit realisme te bereiken zijn de meest recente belichtingsalgoritmen gebaseerd op ray tracing, een techniek die het fysieke transport van licht doorheen een driedimensionale ruimte simuleert. Hoewel \emph{ray tracing} conceptueel simpel is, vereist het onderliggende probleem het oplossen van een recursieve integraalvergelijking voor elke pixel. De oplossing van deze integraalvergelijking wordt vaak numeriek benaderd met behulp van stochastische methoden, zoals Monte Carlo integratie. Deze stochastische technieken introduceren echter onvermijdelijk variantie op het resultaat, wat zichtbaar is als ruis in de gegenereerde afbeeldingen.

In proefschrift trachten we deze ruis te verminderen door de effici\"entie van de belichtingsalgoritmen te verbeteren. Ten eerste, stellen we een nieuwe kijk voor op de evaluatie van de zichtbaarheid tussen twee punten in een driedimensionale ruimte. Traditioneel vereist de visibiliteitsevaluatie tussen twee punten dat de volledige verzameling van geometrische primitieven in de scene getest wordt op intersectie met het lijnsegment opgespannen door de twee punten. Om het aantal intersectietesten te verminderen, stellen wij een nieuwe methode voor die de visibiliteit stochastisch evalueert door slechts een deelverzameling van de geometrische primitieven te testen. Desondanks dat niet alle geometrische primitieven getest worden, convergeert onze methode nog steeds naar de correct oplossing.

Ten tweede, stellen we een nieuw algoritme voor dat de visibiliteitsevaluatie tussen twee punten in een driedimensionale ruimte versnelt dat gebruik te maken van vereenvoudigde versies van de originele geometrie. Hoewel zulke vereenvoudigde modellen al vaak gebruikt worden om de visibiliteitsevaluatie te versnellen, introduceert het nai\"ef gebruik hiervan fouten in de resulterende afbeeldingen. Onze techniek is daarentegen onvertekend en we convergeren naar het juiste resultaat door stochastisch een keuze maken tussen de vereenvoudigde geometrie of een combinatie van de vereenvoudigde geometrie en de originele geometrie voor de visibiliteitsevaluatie.

Als laatste stellen we een semi-analytische techniek voor om de directe belichting te evalueren. In plaats van de lichtbronnen te bemonsteren met behulp van punten, gebruiken we lijnstukken waarvan de bijdrage analytisch berekend wordt. Door lijnstukken te gebruiken in plaats van punten reduceren we de dimensie van de integraalvergelijking waardoor een hogere convergentie orde bereikt kan worden wanneer gespecialiseerde distributies gebruikt worden voor het genereren van de lijnstukken.

Datum:3 sep 2013 →  6 feb 2018
Trefwoorden:Noise reduction, Reduction, Monte Carlo, Improving Efficiency, Computer Graphics
Disciplines:Multimediaverwerking, Biologische systeemtechnologie, Signaalverwerking, Toegepaste wiskunde, Computerarchitectuur en -netwerken, Distributed computing, Informatiewetenschappen, Informatiesystemen, Programmeertalen, Scientific computing, Theoretische informatica, Visual computing, Andere informatie- en computerwetenschappen, Andere ingenieurswetenschappen en technologie
Project type:PhD project