Моделирование переноса света с применением модифицированного метода соединения и слияния вершин и множественной выборки по значимости

Полный текст на elibrary.ru

Ссылка для цитирования:

Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Моделирование переноса света с применением модифицированного метода соединения и слияния вершин и множественной выборки по значимости // Оптический журнал. 2025. Т. 92. № 8. С. 62–71. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2025-92-08-62-71

Vyatkin S.I., Dolgovesov B.S. Modeling of light transfer using a modified method of vertex connection and merging, and multiple sampling by significance [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2025. V. 92. № 8. P. 62–71. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2025-92-08-62-71

Ссылка на англоязычную версию:

Аннотация:

Предмет исследования. Предметом исследования является реалистичная компьютерная графика, которая базируется на физически корректном моделировании распространения света. В статье рассмотрена задача рендеринга функционально заданных сцен с выборкой по значимости для уменьшения дисперсии. Множественная выборка по значимости используется для уменьшения дисперсии вычислений. Однако, когда выборка и взвешивание не подходят для подынтегрального выражения, вычисления будут иметь дополнительную дисперсию. Моделирование переноса света, основанное на выборке для различных типов сцен, имеет проблемы надёжности алгоритмов рендеринга. Цель работы. Разработка надёжного метода моделирования переноса света, основанного на множественной выборке по значимости для различных типов сцен. Метод. Предложен метод численного интегрирования для лучшей сходимости и меньшей дисперсии. С помощью стратегии выборки и весовой функции определяется качество выборки как для зеркальных, так и для незеркальных поверхностей. В результате получаются реалистичные эффекты рендеринга с высокой скоростью сходимости. Зеркальные поверхности и их зеркальные тени содержат большое количество деталей с меньшим количеством шумов. Основные результаты. Предложен метод выборки по значимости для повышения надёжности моделирования переноса света. Подход объединяет метод выборки и функцию взвешивания. Реализована комбинация двунаправленной трассировки пути с методом соединения и слияния вершин, с сохранением производительности двунаправленной трассировки пути. Практическая значимость. В результате реализован метод, который приводит к эффективному уменьшению дисперсии изображения, при этом улучшается качество выборки и генерируются реалистичные эффекты рендеринга.

Ключевые слова:

метод соединения и слияния вершин, глобальное освещение, выборка по значимости, трассировка лучей

Благодарность:

работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования в рамках выполнения работ по Государственному заданию № 124041700102-4 в Институте автоматики и электрометрии СО РАН

Коды OCIS: 060.2330

Список источников:

1. Grittmann P., Yazici O., Georgiev I, Slusallek P. Efficiency-aware multiple importance sampling for bidirectional rendering algorithms // ACM Transactions on Graphics. 2022. V. 41. № 4. P. 1–12. https://doi.org/10.1145/3528223.3530126
2. Vyatkin S., Dolgovesov B. The method of multiple sampling by significance for the visualization of functionally defined scenes // E3S Web of Conferences: International Scientific and Practical Conference «Environmental Risks and Safety in Mechanical Engineering. 2023». (ERSME — 2023). Rostov-on-Don. Russia. March 1–3. 2023. V. 376. Article Number 05029. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202337605029
3. Su F., Li S. Wang G. SPCBPT: subspace-based probabilistic connections for bidirectional path tracing // ACM Transactions on Graphics. 2022. V. 41. № 4. P. 1–14. https://doi.org/10.1145/3528223.3530183
4. Grittmann P., Georgiev I., Slusallek P. Correlationaware multiple importance sampling for bidirectional rendering algorithms // Computer Graphics Forum. 2021. V.40. №2. P.231–238. https://doi.org/10.1111/cgf.142628
5. Qu С. Research and analysis of ray tracing methods // Applied and Computational Engineering. 2023. V. 8. № 1. P. 274–282. https://doi.org/10.54254/2755-2721/8/20230153
6. Xing Q., Chen C., Li Z. Progressive path tracing with bilateral-filtering-based denoising // Multimedia Tools and Applications. 2021. V. 80. № 4. P. 1–16. https://doi.org/10.1007/s11042-020-09650-7
7. Fan Z., Hong P., Guo J., Zou C., Guo Y., Yan L-Q. Manifold path guiding for importance sampling specular chains // ACM Transactions on Graphics. 2023. V. 42. № 6. P. 1–14. https://doi.org/10.1145/3618360
8. Huo Y.C., Jin S.H., Tao L., Hua W., Wang R., Bao H.J. Spherical Gaussian-based lightcuts for glossy interreflections // Computer Graphics Forum. 2020. V. 39. № 3. P. 192–203. https://doi.org/10.1111/cgf.14011
9. Evangelou I., Papaioannou G., Vardis K., Vasilakis A.A. Rasterisation-based progressive photon mapping // The Visual Computer. 2020. V. 36. №6. P. 1–12. https://doi.or/10.1007/s00371-020-01897-3
10. Xing Q., Chen C. Novel accelerated stochastic progressive photon mapping rendering with neural network // Journal of Physics Conference Series. 2021. V. 1848. № 1. P. 1–13. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1848/1/012160
11. Zou L.L., Xu W.C., Zhu J.M., Huang Y., Zhu H.J., Fan H.H. Parameter-free single-pass parallel metropolis light transport with sensor path visibility // Conference: ICIGP 2022: the 5th International Conference on Image and Graphics Processing. 2022. Beijing, China. Chapter 7. P. 363–368. https://doi.org/10.1145/3512388.3512441
12.Bashford-Rogers T., Santos L.P., Marnerides D., Debattista K. Ensemble metropolis light transport // ACM Transactions on Graphics. 2022. V. 41. № 1. P. 1–15. https://doi.org/10.1145/3472294
13.Schwandt T. High-quality illumination of virtual objects based on an environment estimation in mixed reality applications. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. 152 p.
14. Šik M., Krivanek J. Survey of Markov chain Monte Carlo methods in light transport simulation // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2018. V.26. №4. P.1821–1840. https://doi.org/10.1109/TVCG.2018.2880455
15.Loubet G., Zeltner T., Holzschuch N., Jakob W. Slopespace integrals for specular next event estimation // ACM Transactions on Graphics. 2020. V. 39. № 6. P. 1–13. https://doi.org/10.1145/3414685.3417811
16. Georgiev I., Krivanek J., T. Davidovic T., Slusallek P. Light transport simulation with vertex connection and merging // ACM Trans. Graph. 2012. V. 31. № 6. P. 192:1–192:10. https://doi.org/10.1145/2366145.2366211
17. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Физически корректная визуализация функционально заданных объектов // Автометрия. 2022. Т. 58. № 3. С. 98–105. https://doi.org/10.15372/AUT20220311
Vyatkin S.I., Dolgovesov B.S. Physically based rendering of functionally defined objects // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2022. V. 58. № 3. P.289–295. https://doi.org/10.3103/S8756699022030116
18. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Высокореалистичная визуализация каустик и шероховатых поверхностей // Программирование. 2022. № 5. С. 27–36. https://doi.org/10.31857/S0132347422050065
Vyatkin S. I., Dolgovesov B.S. Highly realistic visualization of caustics and rough surfaces // Programming and Computer Software. 2022. V. 48. № 5. P. 322–330. https://doi.org/10.1134/S0361768822050061
19. Vyatkin S.I. Polygonization method for functionally defined objects // International Journal of Automation, Control and Intelligent Systems. 2015. V. 1. № 1. P. 1–8.
20. Elvira V., Chouzenoux E., Akyildiz O.D., Martino L. Gradient-based adaptive importance samplers // Journal of the Franklin Institute. 2023. V. 360. № 1. P.1–26. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2023.06.041
21. Schlick C. A customizable reflectance model for everyday rendering // In proceedings of four Eurographics Workshop on Rendering. 1993. P. 73–84.