TWI526983B - 用以執行路徑空間過濾之系統、方法及電腦程式產品 - Google Patents
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- G—PHYSICS
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
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Description
本申請案主張2013年4月22日所申請之美國臨時專利申請號No.61/814,734之利益,於文中將其全部內容納入作為參考。
本發明係關於電腦繪圖,尤其係關於進行光傳輸模擬。
光傳輸模擬為用於影像產生之普及技術。舉例來說,當光傳輸模擬在場景表面上方用物理實體(像是相機、燈光及素材)進行模型化(modeling)期間實行時,可傳送相片般逼真影像。然而,用以光傳輸模擬之現有技術已與各種限制相關聯。
舉例來說,依模型複雜度而定,模擬演算法固有之雜訊可在運算過程中以緩慢速率消失。因此,本領域亟需解決與先前技術相關聯之這種和/或其他問題。
本發明提供用以執行路徑空間過濾之系統、方法及電腦程式產品。在使用中,取樣與場景相關聯之一組光傳輸路徑(light transport path)。
此外,選擇與該所取樣光傳輸路徑組相關聯之複數個頂點,其中每個選定頂點具有相關聯傳輸量(throughput)和光貢獻(light contribution)。又,利用一個或多個加權(weights)確定該等選定複數個頂點之各者之平均光貢獻。又再者,該等選定複數個頂點之各者之平均光貢獻在該等選定頂點之各者之平均光貢獻乘以該頂點之相關聯傳輸量後結合。
100‧‧‧方法
102、104、106、108‧‧‧操作
200‧‧‧示例性例示圖;例示圖
202‧‧‧光線
204‧‧‧眼睛
206‧‧‧實線球
208A、208B、208C‧‧‧貢獻路徑段
210‧‧‧虛線圓圈
300‧‧‧比較
302‧‧‧路徑追蹤
304‧‧‧路徑空間過濾
400‧‧‧示意例示圖
402‧‧‧照射度內插法
404‧‧‧路徑空間過濾
500‧‧‧比較
502‧‧‧路徑空間過濾
504‧‧‧光子映射
600‧‧‧示例性系統;系統
601‧‧‧主機處理器
602‧‧‧通信匯流排
604‧‧‧主記憶體;記憶體
606‧‧‧圖形處理器
608‧‧‧顯示器
610‧‧‧輔助儲存體;儲存體
圖1根據一個具體實施例顯示用以執行路徑空間過濾之方法。
圖2根據另一具體實施例顯示路徑空間過濾之示例性例示圖。
圖3根據另一具體實施例顯示使用路徑空間過濾所得到效能上增益之第一印象。
圖4根據另一具體實施例例示在照射度(irradiance)內插法與路徑空間過濾間原則上差異之示意例示圖。
圖5根據另一具體實施例例示路徑空間過濾與光子映射間之比較。
圖6例示可實行各種先前具體實施例之各種架構和/或功能之示例性系統。
圖1根據一個具體實施例顯示用以執行路徑空間過濾之方法100。如在操作102中所顯示,取樣與場景相關聯之一組光傳輸路徑。在一個具體實施例中,場景可包括即將顯像之一繪圖場景。在另一具體實施例中,該光傳輸路徑組可從與該場景相關聯之光傳輸路徑總數取樣。
此外,在一個具體實施例中,場景之光傳輸路徑可包括通過
場景之一光光線或光路徑(例如透過場景之像素等)。舉例來說,光路徑可始於光源並可通過場景直到其到達相機。在另一具體實施例中,取樣該光傳輸路徑組可包括從與該場景相關聯之光傳輸路徑總數選擇複數個路徑。在又另一具體實施例中,該取樣該等光傳輸路徑可依據任何標準進行。舉例來說,該光傳輸路徑組可由一個或多個動作取樣,包括以下之一個或多個:產生眼睛路徑(eye path)、產生光路徑、及由光影(shadow)光線和鄰近之一個或多個而連接一個或多個眼睛路徑和光路徑。在再又另一具體實施例中,該等光傳輸路徑可包括在參與介質和透光物質之一個或多個中具有頂點之光傳輸路徑。
又,如在操作104中所顯示,選擇與該所取樣光傳輸路徑組
相關聯之複數個頂點,其中每個選定頂點具有相關聯傳輸量和光貢獻。在一個具體實施例中,每個頂點可指示在場景內之相交點。舉例來說,與光傳輸路徑相關聯之頂點可指示在光傳輸路徑與場景內表面間之相交點。
又再者,在一個具體實施例中,每個頂點之光貢獻皆可包括
在該頂點由該相關聯光傳輸路徑所貢獻之一光量。在另一具體實施例中,與每個頂點皆相關聯之傳輸量可包括當從該頂點傳輸至相機或螢幕中至少一者時光之積累衰減。
並且,在一個具體實施例中,該所取樣光傳輸路徑組可局部
過濾。舉例來說,在該等所取樣組內之一個或多個光傳輸路徑可依據一個或多個標準移除。在另一具體實施例中,該過濾可在確定該等選定複數個頂點之各者之平均光貢獻之前先進行。
此外,在一個具體實施例中,該等光傳輸路徑之過濾可依據
任何標準進行。舉例來說,該過濾可包括利用即將過濾之該等樣本之隨機、偽隨機(pseudo-random)或擬隨機(quasi-random)選擇之一個或多個,取樣該等光傳輸路徑之一個或多個。如此,該局部過濾可改良正在進行之數值積分近似(numerical integro-approximation)之效率。
再者,在一個具體實施例中,過濾該等所取樣光傳輸路徑可
更包括進行一個或多個附加動作。舉例來說,對於在該所取樣光傳輸路徑組內之第i光傳輸路徑,可儲存至少一個頂點x i 、沿著眼睛路徑段至該頂點x i 之衰減α i 、及光路徑段至該頂點x i 之光度(radiance)貢獻c i 。
又再者,在一個具體實施例中,過濾該等所取樣光傳輸路徑
可更包括進行一個或多個積累。表1根據一個具體實施例例示,其在藉著積累形成影像期間使用。當然,應注意在表1中所顯示之例示圖僅為例示性目的闡述,因此不應以任何方式理解為限制。
並且,在一個具體實施例中,在表1之背景中,B可具有環
繞頂點x i 之半徑r(n)。在另一具體實施例中,半徑r(n)可由沿著路徑之距離或立體角(solid angle)中至少一者選擇。在又另一具體實施例中,光度貢獻c i 可與相關聯波長λi平均,以持續模擬光譜光傳輸。又,表2更根據一個具體實施例例示半徑r(n)之性質。當然,應注意在表2中所顯示半徑r(n)之性質僅為例示性目的闡述,因此不應以任何方式理解為限制。
此外,在一個具體實施例中,該等複數個頂點可利用範圍搜尋選定。在另一具體實施例中,該範圍搜尋可由散列網格(hash grid)、典型範圍搜尋及分割擊破(divide-and-conquer)方法中至少一者進行。
又再者,如在操作106中所顯示,利用一個或多個加權確定該等選定複數個頂點之各者之平均光貢獻。在一個具體實施例中,該等一個或多個加權可改變該等選定複數個頂點之一個或多個之平均光貢獻。在另一具體實施例中,該一個或多個加權之各者可量測在該等選定複數個頂
點之一個或多個間之相似度,其中此相似度依在該等選定複數個頂點之一個或多個間之幾何形狀相似度、傳輸相似度及可見性相似度之一個或多個而定。
並且,如在操作108中所顯示,該等選定複數個頂點之各者
之平均光貢獻在該等選定頂點之各者之平均光貢獻乘以該頂點之相關聯傳輸量後結合。在一個具體實施例中,該選擇、確定及結合可以遞迴(iterative)方式重複。在另一具體實施例中,該選擇、確定、過濾及結合可實行為漸進式方法(progressive method)。
此外,在一個具體實施例中,該選擇、確定、過濾及結合可
對於以下之一個或多個而以跨越多個視圖(view)施行:顯像(rendering)立體影像對、顯像在動畫中之多個畫面(frame)及顯像一個或多個光場顯示器(light field display)所需求一組影像。在另一具體實施例中,移動模糊(motion blur)可藉著將在一個或多個不同時間點之一個或多個影像平均來模擬。
又,在一個具體實施例中,取樣該光傳輸路徑組可從一個或
多個遮光(shading)操作分離(decouple)。在另一具體實施例中,局部過濾該所取樣光傳輸路徑組可線性地進行,並可施行在取樣型顯像引擎(sampling based rendering engine)。在又另一具體實施例中,該取樣該光傳輸路徑組可由隨機、偽隨機或擬隨機取樣之一個或多個進行。
如此,結合該等選定複數個頂點之各者之平均光貢獻可在光
傳輸模擬期間進行,且該局部過濾可改良該光傳輸模擬之效率。此外,可識別即將顯像之影像,且路徑追蹤可在此種顯像期間進行,其中路徑空間過濾與該路徑追蹤搭配進行。
現在將會闡述關於各種視需要架構和特徵之更多例示性資
訊,因此可依使用者所需實行或不實行前述架構。應極力注意以下資訊為例示性目的闡述,且不應以任何方式理解為限制。以下特徵任一者皆可視需要併入或不併入所描述其他特徵之排除。
圖2根據另一具體實施例顯示路徑空間過濾之示例性例示圖200。作為選項,在例示圖200中之路徑空間過濾可在圖1之功能背景中執行。然而,當然在例示圖200中之路徑空間過濾可在任何所需環境中實行。亦應注意前述定義可在本發明所描述內容中施行。
如所顯示,依循來自眼睛204之光線202(表示為實線),光線202之貢獻藉著將具有在實線球206中其相交點周圍之頂點之所有路徑之貢獻平均而確定。貢獻路徑段208A-C由出射實線箭頭指示。此雙倍於光子映射(參見虛線圓圈210),其中入射路徑段連接至查詢光線。類推於漸進式光子映射,此球之半徑必須隨著樣本數量消失以產生一致的演算法。
在場景表面上方用物理實體(像是相機、燈光及素材)進行模型化,光傳輸模擬可傳送相片般逼真影像。以上路徑空間過濾影像合成方法可收斂而無持續近似假影、可僅具有極小組參數,並可提供類似於近似方法之雜訊降低。
快取照射度之樣本並將其內插以提升光傳輸模擬之效率為可在顯像器中實行之技術。舉例來說,參見「漫射相互反射之光線追蹤解決方案(A Ray Tracing Solution for Diffuse Interreflection)」(在1988年《電腦繪圖(Computer Graphics)》中第85-90頁,Ward等人所著)和「用照射度快取之實用全域照明(Practical Global Illumination with Irradiance Caching)」(2009年Morgan & Claypool所出版之電腦繪圖與動畫綜合講座,Krivanek等人所著),特此將其全部併入作為參考。將解決之一些要素可包括因尚未收斂之所快取照射度樣本內插法之假影,以及每當可調適樣本無法隨時間以連貫(coherent)方式放置時在動畫中之閃爍。舉例來說,參見「在光澤面上全域照明運算之光度快取(Radiance Caching for Global Illumination Computation on Glossy Surfaces)」(2005年12月在布拉格之雷恩第一大學(Universit'e de Rennes 1)和捷克技術大學(Czech Technical University)J.Krivanek博士論文),特此將其全部併入作為參考。
光快取儲存在預程序中在路徑追蹤器之頂點中所運算之照
明樣本。舉例來說,參見「http://www.spot3d.com/vray/help/150SP1/render params lightmap.htm」和「http://www.spot3d.com/vray/help/150SP1/render params advancedimap.htm」,特此將其全部併入作為參考。然後,後續顯像階段之效率可藉著內插來自所儲存照明樣本之全域照明而提升。視需要,這些樣本可經過濾以降低雜訊。不連續性緩衝可藉著將跨越類似位置相鄰像素之照射度平均而降低變異數,而非依賴內插法。舉例來說,參見「相片般逼真影像合成之擬蒙特卡羅法(Quasi-Monte Carlo Methods for Photorealistic Image Synthesis)」(1998年德國凱撒斯勞滕工業大學(University of Kaiserslautern)A.Keller博士論文)和「使用快速光線追蹤之互動式全域照明(Interactive Global Illumination using Fast Ray Tracing)」(在2002年P.Debevec和S.Gibson所編著之2002年《顯像技術(Rendering Techniques)》(第13屆歐洲圖學顯像研討會論文集)中第15-24頁,Wald等人所著),特此將其全部併入作為參考。
照射度快取和過濾之想法可合併,其中簡單不連續性度量可
以加權平均使用,以藉著過濾確定照射度而非內插法。舉例來說,參見「蒙特卡羅光線追蹤之照射度過濾(Irradiance filtering for Monte Carlo ray tracing)」(2004年Springer所出版之《2004年蒙特卡羅和擬蒙特卡羅法(Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2004)》第259-272頁,Kontkanen等人著),特此將其全部併入作為參考。
在一個具體實施例中,非常稀疏組樣本可為高品質影像合成
提供足夠資訊。取樣容易得多之函式可從原始被積分函數之稀疏組樣本重建,而非取樣原始被積分函數。舉例來說,參見「顯像分布效應時間光場重建(Temporal light field reconstruction for rendering distribution effects)」(2011年《繪圖ACM會刊(ACM Trans.Graph.)》第30(4)期,Lehtinen等人著)和「重建全域照明間接光場(Reconstructing the indirect light field for global
illumination)」(2012年《繪圖ACM會刊(ACM Trans.Graph.)》第31(4)期,Lehtinen等人著),特此將其全部併入作為參考。
有效方案可直接過濾路徑空間樣本,而非從重建取樣。確定性演算法可具有極小組參數、可為一致以避免持續假影和參數調整、可簡單實行,並可聯合其他運作之優勢。所得到效能上增益之第一印象可在圖3中見到,其顯示來自路徑追蹤302和具有路徑空間過濾304之路徑追蹤結果之比較300。
[演算法]
在一個具體實施例中,一個低差異序列可列舉以取樣b m N光傳輸路徑之相連區塊。光傳輸路徑之總數可由整數n計數。舉例來說,參見「光傳輸模擬之確定性一致密度估計(Deterministic consistent density estimation for light transport simulation)」(2013年Springer所出版之《2012年蒙特卡羅和擬蒙特卡羅法(Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2012)》第467-480頁,Keller等人著),特此將其全部併入作為參考。
對於第i光傳輸路徑,可儲存至少一個頂點x i 、沿著眼睛路徑段至該頂點之衰減α i 及光路徑段至該頂點之光度貢獻c i 。在另一具體實施例中,如從相機所見之第一頂點或沿著被視為足夠漫射來自相機路徑之第一頂點中至少一者可儲存為元組(x i 、α i 、c i )。在又另一具體實施例中,無或所有頂點中至少一者可儲存為元組。
影像可藉著積累而形成。表3根據一個具體實施例例示加權平均貢獻。當然,應注意在表3中所顯示之例示僅為例示性目的闡述,因此不應以任何方式理解為限制。
表4根據一個具體實施例例示之定義。當然,應注意在表4中所顯示之定義僅為例示性目的闡述,因此不應以任何方式理解為限制。
表5根據一個具體實施例例示在路徑空間過濾中所使用半徑r(n)之性質。當然,應注意在表5中所顯示半徑r(n)之性質僅為例示性目的闡述,因此不應以任何方式理解為限制。
在一個具體實施例中,參數r 0 可為初始半徑。在另一具體實施例中,半徑可任意緩慢減小,因此α=1/2可包括一堅定運作選擇。假設非零加權,則任何消失中之半徑皆可保證及因此一致性,因為當特性函式χ B(n)集中於x i 時,其至少可一直選擇第i路徑。
在一個具體實施例中,如在表3中所例示加權平均貢獻之運算步驟可遞迴(iterate)選定次數,這可產生貢獻之平滑(smoothing)。舉例來說,第一遞迴步驟可在如表3中所例示加權平均貢獻之運算中使用而非c i 來運算遞迴貢獻。此種遞迴步驟可重複選定次數。
頂點可由使用散列網格之範圍搜尋、利用建於所儲存頂點x i 上方kd樹狀圖之典型範圍搜尋、包圍體階層或可同時考量所有頂點之分割擊破法有效地查詢。應注意查詢和資料點之各組可為相同,如此可增加資料局部性並可簡化實作。舉例來說,參見「碰撞偵測可變形物體之最佳化空間散列法(Optimized spatial hashing for collision detection of deformable objects)」(在2003年德國慕尼黑VMV'03論文集中第47-54頁,Teschner等人著)和「同步光子映射查詢之分割擊破法演算法(A Divide-and-Conquer Algorithm for Simultaneous Photon Map Queries)」(2011年溫哥華高階繪圖海報,Keller等人著),特此將其全部併入作為參考。
此外,差異可存在於用於散射資料內插法與加權均勻取樣之
方法間。舉例來說,內插法性質=c i 正好可從開始抑制任何平均。在另一範例中,b m ≪∞,因為b m 可與記憶體使用量成比例。舉例來說,參見「不規則間隔資料之二維內插法函式(A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data)」(在1968年ACM所出版之《1968年第23屆ACM全國會議論文集(Proceedings of the 1968 23rd ACM National Conference)》中第517-524頁,D.Shepard著)和「互動全域照明與柔和光影之混合方法(A hybrid approach to interactive global illumination and soft shadows)」(2010年《視覺電腦:電腦繪圖國際期刊(The Visual Computer:International Journal of Computer Graphics)》第26(6-8)期第565-574頁,Knauer 等人著),特此將其全部併入作為參考。並且,舉例來說,參見「加權均勻取樣-減小變異數之蒙特卡羅技術(Weighted uniform sampling-a Monte Carlo technique for reducing variance)」(1966年《IMA應用數學期刊(IMA J.Appl.Math.)》第2(3)期第228-236頁,Powell等人著)和「使用相對小型樣本估計積分之擬隨機法(Quasi-random methods for estimating integrals using relatively small samples)」(1994年3月《SIAM評論(SIAM Review)》第36(1)期第18-44頁,Spanier等人著),特此將其全部併入作為參考。
[參數]
控制漸進式演算法實作之主要兩個參數為記憶體使用量範圍和初始半徑r 0 。在一個具體實施例中,儲存一次通過所有頂點之記憶體區塊可選擇得盡可能大型,以在平均程序中盡可能包括更多頂點及因此貢獻。隨著記憶體使用量在相同路徑空間樣本數增加之改良包括變異數減小和幾何形狀細節之反鋸齒(anti-aliasing)。由於記憶體消耗可與區塊範圍b m 成比例,因此可直接確定給定頂點範圍和記憶體區塊最大範圍之最大自然數m。
初始半徑r 0 可依查詢位置x i 而定。舉例來說,其可從在與光
線原點距離d處垂直於光線之x i 中半徑r 0 圓盤立體角之定義推導出。表6根據一個具體實施例例示在路徑空間過濾中所使用之初始半徑。當然,應注意在表6中所顯示初始半徑之性質僅為例示性目的闡述,因此不應以任何方式理解為限制。
在一個具體實施例中,對於固定立體角△ω,初始半徑r 0 可與距離d成比例。比例因素可由使用者選擇或可使用給定立體角確定。舉例來說,△ω可選擇為相對於焦點由在螢幕上之3x3像素面積所確定之立體角。
應注意考量非等向性使用量可能不切實際有幾項原因:由在x i 中曲面法線(surface normal)與光線方向間之餘弦進行分割之需求可能對接近垂直之向量造成數值問題。此外範圍搜尋之效率可能降低,因為現在查詢量可能有任意大範圍。最後,雖然頂點x i 之局部環境可能很小(諸如舉例來說在葉子或頭髮中),但如此可能從空間上相距遙遠之頂點產生平均貢獻。
隨著越來越少貢獻與減小之半徑平均,因此具有由於在查詢中僅包括中心頂點x i 故實際上不再發生平均之時間點。一方面,如此可能導致將最大所平均貢獻數與臨界值相較可利用來自動關閉演算法之直覺。另一方面,指示初始半徑可能需要選定足夠大,以在加權平均中包括一有意義之貢獻數。
初始半徑因此亦可由給定最大貢獻數確定,以包括在平均中。圖4例示在照射度內插法402與路徑空間過濾404間之原則上差異之示意例示圖400。路徑空間過濾404將鄰近路徑之貢獻平均,而非內插軌跡分割所平滑化之快取樣本以確定來自眼睛強調光線所見點光度。
[加權]
在一個具體實施例中,僅使用均勻加權w i,j ≡1可產生明顯可見模糊,因為貢獻可被包括在實際上絕不可能在x i 中聚集之平均中。由於路徑空間過濾可模仿軌跡分割,因此可能由在x i 中之軌跡分割所產生之貢獻應比不可能者接收到更高之加權。此種非均勻加權w i,j 可構成由如用於不連續緩衝、光子映射、照射度內插法及光場重建之啟發式演算法(heuristics)組成之乘積加權。舉例來說,參見「使用光子映射之逼真影像合成(Realistic Image Synthesis Using Photon Mapping)」(2001年H.Jensen、AK Peters著),特此將其全部併入作為參考。
[跨越幾何形狀之模糊]
純量乘積確定在中之法線和在x i 中之n i 之相似度。雖然具有負純量乘積之貢獻可被排除以防止經由不透明表面背面之光洩漏,但正臨界值(例如在一個實作中0.95)可用於從平均排除更多貢獻,這可能有助於改善幾何或近似曲面法線所遇到之品質問題。
[跨越紋理之模糊]
如果對於在平均中所包括之所有貢獻,BSDF皆將會在x i (例如類似於不連續緩衝)中進行評估,則影像可為最清晰。在評估太昂貴或甚至不可行之情況下,演算法可依賴在初始遮光器(shader)評估期間所儲存之資料。遮光器可回傳色彩項,這是乘以曲面法線與入射方向間之餘弦比值和對傳輸方向所評估機率密度函數(probability density function,pdf)之BSDF。對於在漫射表面上餘弦分布樣本之範例,僅漫射反照率(albedo)留存,因為所有其他項皆刪除。除非在和x i 中這些項之差異基準(norm)高於臨界值(例如在一個具體實施例中0.05),否則之貢獻可在平均中包括。對於類似之反射方向,如此可降低跨越紋理細節之模糊和在光澤素材上之錯誤內散射。雖然類似之觀測方向可隱含如從眼睛直接所見之查詢位置,但對於一般路徑和光澤表面,如此相似度可藉著亦比較觀
測方向而明確考量,這可能需求附加記憶體以儲存此種向量。
[模糊光影]
給定點光源從x i 和所見之可見性可為相同或不同任一者。為避免清晰光影邊界模糊,貢獻可僅在相同可見性上包括。對於由環境地圖之周圍遮蔽和照明,模糊光影可藉著將射人x i 和處半球之每條光線長度皆與臨界值比較而降低。
使用基準來直接加權貢獻可產生較高變異數。以類似方式,使用核心(例如在平滑化粒子流體力學(Smoothed particles hydrodynamics,SPH)領域中所使用之核心)而非特性函式χ B(n)來由其至查詢位置x i 之距離加權貢獻會增加變異數。舉例來說,參見「統計與資料分析之密度估計(Density Estimation for Statistics and Data Analysis)」(1986年Chapman & Hall/CRC所出版,B.Silverman著),特此將其全部併入作為參考。如此可由在完美重要性取樣之假設下由軌跡分割所產生每個路徑段皆可能已包括相同加權之事實說明。由於路徑空間過濾模仿軌跡分割,因此加權而非二進制加權可增加變異數。僅使用為零或一任一者之(二進制)加權,在表1中比率之分母可等同所包括之貢獻數。
[施行]
如此,改良可藉著對具有下一個事件估計和隱含多次重要性取樣之路徑追蹤器之路徑空間樣本直接施行演算法而達成。舉例來說,參見「實體型顯像之數學模型和蒙特卡羅演算法(Mathematical Models and Monte Carlo Algorithms for Physically Based Rendering)」(1996年比利時天主教魯汶大學(Katholieke Universitiet Leuven)E.Lafortune博士論文),特此將其全部併入作為參考。照明可由環境地圖和光源組成。從相機所見之最初命中點可儲存為頂點x i 。相對於照射度內插法,路徑空間過濾可將跨越詳細幾何形狀不連續之貢獻有效平均。即使在此種困難設置中,改良仍可能相當重大。
應注意由於演算法為線性,因此可適用於包括多次重要性取
樣之任何變數之路徑空間之任何分解。此外,演算法可跨越從多個視圖所產生之頂點施行。如此,顯像景深、立體影像對或場景之多個視圖可從新演算法顯著受益,且頂點可在靜態場景之動畫所有畫面之中分享。事實上,表1加權平均貢獻之本質可允許將來自任何類型路徑空間樣本之頂點平均。
路徑空間過濾可在幾乎所有顯像上常用情況下克服對過度軌跡分割之需要:貢獻可跨越由基礎函式線性組合所表示之BSDF模型基礎函式進行過濾,而非將產生光線樹狀圖之路徑分支。舉例來說,參見「分布光線追蹤(Distributed Ray Tracing)」(在1984年《電腦繪圖(Computer Graphics(Proc.SIGGRAPH 1984))》中第137-145頁,Cook等人),特此將其全部併入作為參考。在x i 中之局部平均,如舉例來說周圍遮蔽、來自所擴充和/或許多光源之光影、最後聚集、平滑化之光子映射或輻射著色(radiosity)解決方案、光線行進或像是景深模擬之效應可從路徑空間樣本直接確定。這可能符合軌跡分割效率隨著漸增取樣率而降低之觀測。
再者,路徑空間過濾可提升方法以處理所謂之螢火蟲(fire flies),因為螢火蟲之貢獻可由在平均中所包括之貢獻數減少。可見暫態假影然後可能看來更像是污點而非單一明亮像素。
[動畫]
在用內插法所顯像動畫中之常見假影可因舉例來說時間上不連貫之所快取樣本、近似之所快取樣本或可見性上之時間變化而為閃爍。在此種情況下,參數可能必須微調,這可能需要從頭開始之重複運算。由於路徑空間過濾為一致,因此可見假影可為暫態。此外,演算法可為確定性和線性。因此可能足以儲存用每個畫面所處理以僅由持續之運算選擇性細化(refine)任意畫面之最後區塊或樣本數。
[移動模糊]
移動模糊之一致模擬可藉著將不同時間點處之影像平均而
實現。舉例來說,參見2012年11月1日所申請之美國申請案13/666,888號,特此將其全部併入作為參考。作為替代例,擴充範圍搜尋以包括鄰近時間可允許跨越具有不同時間點之頂點進行平均。在線性移動為足夠近似且儲存線性移動向量為可提供之情況下,重建可見性可改良收斂速度。
[光譜顯像]
光譜光傳輸之一致模擬可藉著將單色貢獻c i 與相關聯之波長λi平均而實現。在合適色彩系統上之投射可在平均程序期間發生,其中合適基礎函式作為因子乘以加權。此種一組基礎函式之一個範例為XYZ色彩系統反應曲線。此種反應曲線之示例性連續近似可在「對CIE XYZ色彩匹配函式之簡單解析近似(Simple Analytic Approximations to the CIE XYZ Color Matching Functions)」(2013年《電腦繪圖技術期利(Journal of Computer Graphics Techniques,JCGT)第2冊第2期第1-11頁Chris Wyman、Peter-Pike Sloan及Peter Shirley著;線上http://jcgt.org/published/0002/02/01/可取得)中給定,特此將其全部併入作為參考。
[參與介質和透光性]
參與介質和透光性之一致模擬效率可使用路徑空間過濾來改善。由於路徑空間過濾可為線性演算法,因此可施行以結合任何種類光傳輸路徑之貢獻,這可包括在參與介質和透光物質中具有頂點之光傳輸路徑。
[從遮光分離取樣]
從遮光分離取樣可藉著取樣更多具有查詢位置x i 和衰減α i 之眼睛路徑段而以直接方式實現,然而缺乏貢獻c i ,其可允許在相同遮光率之增加反鋸齒。由於此種路徑段可能無法保證包括任何貢獻,因此其在空查詢之情況下可能無法在積累程序中計數。舉例來說,參見「漸進式蒙特卡羅影像顯像之可調適過濾(Adaptive filtering for progressive Monte Carlo
image rendering)」(在2000年《WSCG 2000年會議論文集(WSCG 2000 Conference Proceedings)》中Suykens等人著),特此將其全部併入作為參考。
圖5例示在路徑空間過濾502與光子映射504間之比較500。作
為選項,比較500可在圖1至圖4之功能背景中執行。然而,當然比較500可在任何所需環境中實行。亦應注意前述定義可在本發明所描述內容中施行。
在一個具體實施例中,路徑空間過濾502可視為雙倍於光子
映射504之變異數減小技術。在路徑空間過濾502中,對頂點之貢獻可藉著將鄰近具有頂點之出射(exitant)路徑段之貢獻總和除以其數值而運算出。光子映射504可確定入射路徑段(光子命中)之流量與圓盤面積之比率。
路徑空間過濾502可為正交,亦即除任何(路徑空間)樣本型
顯像演算法外其亦可使用。其可克服軌跡分割之必要性,這可使用如有效並行光傳輸模擬可能需求之發射後忘記範型(fire-and-forget paradigm)致能路徑追蹤。漸進式演算法可簡單實行、高效,並可保證收斂沒有因一致性之持續假影。
在一個具體實施例中,路徑空間過濾502當施行於一般路徑
追蹤時,可產生變異數大幅減小。在另一具體實施例中,每次通過皆處理更多路徑空間樣本可允許更高效之變異數減小,以及更佳之反鋸齒。在又另一具體實施例中,路徑空間過濾可平滑化在所顯像影像中之反射焦散線。路徑空間過濾即使跨越複雜幾何形狀,亦可去除顯著雜訊量。
對光傳輸模擬之擬蒙特卡羅積分近似之效率可藉著在將其
平均前先局部過濾路徑空間樣本而改良。此過濾器可建構使得在限制內原始積分近似問題可解決。
圖6例示可實行各種先前具體實施例之各種架構和/或功能
之示例性系統600。如所顯示,系統600提供包括至少一個主機處理器601,其連接至通信匯流排602。系統600亦包括一主記憶體604。控制邏輯(軟體)和資料儲存於主記憶體604中,其可具有隨機存取記憶體(Random access
memory,RAM)之形式。
系統600亦包括一圖形處理器606和一顯示器608,亦即電腦
螢幕。在一個具體實施例中,圖形處理器606可包括複數個遮光器模組、一柵格化模組等。每個前述模組甚至皆可位於單一半導體平台上,以形成圖形處理單元(Graphics processing unit,GPU)。
在本發明所描述內容中,單一半導體平台可指稱單獨的個體
半導體型積體電路或晶片。應注意用語單一半導體平台亦可指稱具有模擬晶片上操作之已提升連接性之多晶片模組,並利用慣用之中央處理單元(Central processing unit,CPU)和匯流排實作於其上做出重大改良。當然,各種模組亦可依使用者所需分開或以半導體平台之各種組合放置。系統亦可由可包括(但不限於)現場可程式閘陣列(Field programmable gate arrays,FPGAs)之可重置邏輯實現。
系統600亦可包括一輔助儲存體610。輔助儲存體610包括,
舉例來說,一硬碟機和/或一可拆卸儲存機,表示一軟式磁碟機、一磁帶機、一光碟機等。可拆卸儲存機以眾所周知方式從可拆卸儲存單元讀取和/或寫入。
電腦程式或電腦控制邏輯演算法可儲存於主記憶體604和/
或輔助儲存體610中。當此種電腦程式執行時,致能系統600以進行各種功能。記憶體604、儲存體610、揮發性或非揮發性儲存體和/或任何其他類型之儲存體皆為非暫時性電腦可讀取媒體之可能範例。
在一個具體實施例中,各種先前圖示之架構和/或功能可在
具備主機處理器601和圖形處理器606兩者、晶片組(亦即設計來運作並作為用以相關功能之單元銷售之一群積體電路等)和/或與此有關之任何其他積體電路至少一部分功能之主機處理器601、圖形處理器606、積體電路(未顯示)之背景中實行。
又再者,各種先前圖示之架構和/或功能可在一般電腦系
統、電路板系統、專用於娛樂用途之遊戲機系統、特定應用系統和/或任何其他所需系統之背景中實行。舉例來說,系統600可具有桌上型電腦、膝上型電腦和/或任何其他類型邏輯之形式。又再者,系統600可具有各種其他裝置之形式,包括但不限於個人數位助理(Personal digital assistant,PDA)裝置、行動電話裝置、電視機等。
又,雖然未顯示,但系統600可為通信目的而耦接至網路[例如電信網路、區域網路(Local area network,LAN)、無線網路、廣域網路(Wide area network,WAN),諸如網際網路、同級間網路、有線網路等]。
雖然以上已描述各種具體實施例,但應理解其僅藉由範例進行說明,而非限制。因此,較佳具體實施例之廣度和範疇不應由以上所描述示例性具體實施例任一者限制,而應僅根據以下諸申請專利範圍及其相等物定義。
Claims (27)
- 一種方法,包含:取樣與一場景相關聯之一組光傳輸路徑;選擇與所取樣之該組光傳輸路徑相關聯之複數個頂點,其中每個選定之頂點具有一相關聯傳輸量和光貢獻;利用一個或多個加權確定該等選定之複數個頂點之各者之一平均光貢獻;以及在該等選定之複數個頂點之各者之平均光貢獻乘以該頂點之相關聯傳輸量後,結合該等選定之頂點之各者之平均光貢獻。
- 如申請專利範圍第1項之方法,更包含以一遞迴方式重複上述選擇、確定及結合之步驟。
- 如申請專利範圍第1項之方法,更包含局部過濾所取樣之該組光傳輸路徑。
- 如申請專利範圍第3項之方法,其中上述過濾之步驟是在確定該等選定之複數個頂點之各者之平均光貢獻之前先進行。
- 如申請專利範圍第3項之方法,其中進行即將過濾之該等樣本之一隨機、偽隨機或擬隨機選擇之一個或多個。
- 如申請專利範圍第3項之方法,其中上述局部過濾之步驟改良一數值積分近似之一效率。
- 如申請專利範圍第3項之方法,其中上述結合該等選定之複數個頂點之各者之平均光貢獻的步驟係在一光傳輸模擬期間進行,且上述局部過濾之步驟改良該光傳輸模擬之一效率。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該組光傳輸路徑藉由以下之一個或多個而被取樣:產生眼睛路徑、產生光路徑、及由光影光線和鄰近之一個或多個而連接一個或多個眼睛路徑和光路徑。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該方法實行為一漸進式方法。
- 如申請專利範圍第1項之方法,更包含,對於在所取樣之該組光傳輸路徑內之第i光傳輸路徑,儲存至少一個頂點x i 、沿著一眼睛路徑段至該頂點x i 之一衰減α i 、及一光路徑段至該頂點x i 之一光度貢獻c i 。
- 如申請專利範圍第10項之方法,更包含藉著積累形成一影像,其 中
- 如申請專利範圍第11項之方法,其中B具有環繞該頂點x i 之一半徑r(n)。
- 如申請專利範圍第12項之方法,其中
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該等複數個頂點利用一範圍搜尋而選定。
- 如申請專利範圍第14項之方法,其中該範圍搜尋由一散列網格、一典型範圍搜尋及一分割擊破方法中至少一者進行。
- 如申請專利範圍第12項之方法,其中該半徑r(n)由沿著一路徑之一距離或一立體角中至少一者而選擇。
- 如申請專利範圍第16項之方法,其中該一個或多個加權之各者量測在該等選定之複數個頂點之一個或多個間之一相似度,其中此相似度依在該等選定之複數個頂點之一個或多個間之一幾何形狀相似度、一傳輸相似度及一可見性相似度之一個或多個而定。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該方法對於以下之一個或多個而以跨越多個視圖施行:顯像立體影像對、顯像在一動畫中之多個畫面及顯像一個或多個光場顯示器所需求之一組影像。
- 如申請專利範圍第1項之方法,更包含藉著將在一個或多個不同時間點之一個或多個影像平均來模擬移動模糊。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中上述取樣該組光傳輸路徑之步驟是從一個或多個遮光操作分離。
- 如申請專利範圍第3項之方法,其中上述局部過濾所取樣之該組光傳輸路徑之步驟為線性地進行,並施行在一取樣型顯像引擎。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中上述取樣該組光傳輸路徑之步驟是由一隨機、偽隨機或擬隨機取樣之一個或多個進行。
- 如申請專利範圍第10項之方法,更包含將該光度貢獻c i 與一相關聯波長λi平均,以持續模擬光譜光傳輸。
- 如申請專利範圍第1項之方法,該等光傳輸路徑包括在參與介質和透光物質之一個或多個中具有頂點之光傳輸路徑。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中遞迴上述之利用一個或多個加權確定該等選定之複數個頂點之各者之一平均光貢獻的步驟。
- 一種非暫時性電腦可讀取儲存媒體,儲存當由一處理器執行時使得該處理器進行以下步驟之指令,該等步驟包含:取樣與一場景相關聯之一組光傳輸路徑;選擇與所取樣之該組光傳輸路徑相關聯之複數個頂點,其中每個選定之頂點具有一相關聯傳輸量和光貢獻;利用一個或多個加權確定該等選定之複數個頂點之各者之一平均光貢獻;以及在該等選定之複數個頂點之各者之平均光貢獻乘以該頂點之相關聯傳輸量後,結合該等選定之頂點之各者之平均光貢獻。
- 一種系統,包含:一種處理器用於:取樣與一場景相關聯之一組光傳輸路徑;選擇與所取樣之該組光傳輸路徑相關聯之複數個頂點,其中每個選定之頂點具有一相關聯傳輸量和光貢獻;利用一個或多個加權確定該等選定之複數個頂點之各者之一平均 光貢獻;以及在該等選定之複數個頂點之各者之平均光貢獻乘以該頂點之相關聯傳輸量後,結合該等選定之頂點之各者之平均光貢獻。
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