Везде

ОМНПрограммирование Programming and Computer Software

  • ISSN (Print) 0132-3474
  • ISSN (Online) 3034-5847

Интерактивное вычисление преломления света и каустик с применением графического процессора

Вы можете
Код статьи
10.31857/S0132347424010086-1
DOI
10.31857/S0132347424010086
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Вяткин С. И.
  • Аффилиация: Институт автоматики и электрометрии Сибирского отделения Российской академии наук
Долговесов Б. С.
  • Аффилиация: Институт автоматики и электрометрии Сибирского отделения Российской академии наук
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 1
Страницы
100-112
Аннотация
В то время как современные системы рендеринга эффективны при моделировании сложных световых путей в сложных средах, рендеринг преломляющих каустик по-прежнему занимает много времени. Каустики — это световые узоры, возникающие, когда свет преломляется и отражается от поверхности. Из-за резкого распределения плотности этих зеркальных событий алгоритмы рендеринга в основном полагаются на прямую выборку функции распределения двунаправленного рассеяния на этих поверхностях для построения траекторий. Это требует больших вычислений. Также применяются фотонные карты. Однако есть проблемы, ограничивающие применимость карт каустик. Так как каждый фотон в фотонном буфере должен быть обработан, поэтому приходится выбирать между сильно заниженной дискретизацией каустики и большим снижением скорости, чтобы использовать достаточное количество фотонов для каустики, с целью получения качественных изображений. Сложные зеркальные взаимодействия вызывают передискретизацию в ярких фокальных областях, в то время как другие области карты каустик остаются недостаточно выбранными и шумными. В то же время скорость имеет приоритет над реализмом в большинстве интерактивных приложений. Однако желание улучшить качество графики побудило к разработке различных быстрых приближений для реалистичного освещения. В данной работе представлен комбинированный метод визуализации преломления света и каустик с использованием обратного интегрирования для освещения и прямого интегрирования для просмотра лучей. Используется подход для одновременного распространения света и отслеживания лучей в объеме, и, следовательно, он не требует хранения данных промежуточного объема освещения. В реализации метода расстояние между световыми плоскостями задается равным одному вокселю, что обеспечивает минимум одну выборку на воксель для всех ориентаций. В методе не используются предварительные вычисления, все параметры рендеринга могут быть изменены в интерактивном режиме. В результате с использованием предлагаемого метода можно создавать правдоподобные приближения сложных явлений, таких как преломления и каустики. Показано влияние преломлений на тень. Демонстрируются сложные световые узоры из-за изогнутой геометрии объектов. Результаты визуализации показывают важность преломления для внешнего вида прозрачных объектов. Например, искажения, вызванные преломлением, и преломление на границе между средами. Разница в показателях преломления между отдельными средами вызывает сложное взаимодействие между светлыми и теневыми областями. Показано, как преломление и каустика улучшают визуализацию функционально заданных объектов, предоставляя дополнительную информацию о форме и местоположении.
Ключевые слова
функционально заданные объекты функции возмущения освещение преломление отражение тени каустика графический процессор
Дата публикации
17.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
12

Библиография

  1. 1. Wang X., Zhang R. Rendering Transparent Objects with Caustics using Real-Time Ray Tracing //March 2021Computers & Graphics. 2021. V. 96. № 3. DOI:10.1016/j.cag.2021.03.003
  2. 2. Komarov E., Zhdanov D., Zhdanov A. Rendering the Real-Time Caustics with DirectX Raytracing // 31th International Conference on Computer Graphics and Vision. (Graphicon -2021). C. 36–47. doi:10.20948/graphicon-2021-3027-36-47
  3. 3. Grittmann P., Pérard-Gayot A., Slusallek P., Krivanek J. Efficient caustic rendering with lightweight photon mapping // Computer Graphics Forum. 2018. V. 37. № 4. P. 133-142. DOI:10.1111/cgf.13481
  4. 4. Muller T., Gross M., Novak J. Practical path guiding for efficient light-transport simulation // Computer Graphics Forum. 2017. V. 36. № 4. P. 91–100. DOI:10.1111/cgf.13227
  5. 5. Rodriguez S., Leimkuhler T., Prakash S., Wyman C., Shirley P., Drettakis G. Glossy Probe Reprojection for Interactive Global Illumination December 2020ACM Transactions on Graphics 39(6) P. 1-16. doi:10.1145/3414685.3417823
  6. 6. Kopanas G., Leimkuhler T., Rainer G., Jambon C., Drettakis G. Neural Point Catacaustics for Novel-View Synthesis of Reflections // ACM Transactions on Graphics. 2022. V. 41. № 6. P. 1–15. doi:10.1145/3550454.3555497
  7. 7. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Высокореалистичная визуализация каустик и шероховатых поверхностей // Программирование. 2022. № 5. С. 27–36. DOI: 10.31857/S0132347422050065
  8. 8. Haber J., Magnor M., Seidel H.P. Physically-based Simulation of Twilight Phenomena // ACM Transactions on Graphics. V. 24. № 4. 2005. P. 1353–1373. DOI:10.1145/1095878.1095884
  9. 9. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Физически корректная визуализация функционально заданных объектов // Автометрия. 2022. Т. 58. № 3. С. 98–105. doi: 10.15372/AUT20220311
  10. 10. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Метод визуализации мультиобъемных данных и функционально заданных поверхностей с применением графических процессоров // Автометрия. 2021. Т. 57. № 2. С. 32–40. DOI: 10.15372/AUT20210204
  11. 11. Вяткин С.И. Метод бинарного поиска элементов изображения функционально заданных объектов с применением графических акселераторов // Автометрия. Т. 50. № 6. 2014. С. 89–96.
  12. 12. Galtier M., Blanco S., Caliot C. et al. Integral Formulation of Null Collision Monte Carlo Algorithms // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2013. V. 125. P. 57–68. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2013.04.001
  13. 13. Jensen H. W., Marschner S. R., Levoy M. A practical model for subsurface light transport // SIGGRAPH ‘01 In: Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques. ACM. New York, August, 2001, P. 511–518. doi:10.1145/383259.383319
  14. 14. Loube G., Zeltner T., Holzschuch N. Slope-space integrals for specular next event estimation// ACM Transactions on Graphics. 2020. V. 39. № 6. P. 1–13. DOI:10.1145/3414685.3417811
  15. 15. Deng X., Jiao S., Bitterli B., Jarosz W. Photon surfaces for robust, unbiased volumetric density estimation”, July 2019ACM Transactions on Graphics. 2019. V. 38, № 4. P. 1–12. DOI:10.1145/3306346.3323041
  16. 16. Bitterli B., Jarosz W. Beyond points and beams: Higher dimensional photon samples for volumetric light transport //ACM Transactions on Graphics (TOG). 2017. Т. 36. №. 4. P. 1-12.
  17. 17. Фролов В.А., Волобой А.Г., Ершов С.В., Галактионов В.А. Современное состояние методов расчета глобальной освещенности в задачах реалистичной компьютерной графики // Труды Института системного программирования РАН. 2021. Т. 33. № 2. С. 7–48. doi: https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33 (2)-1
  18. 18. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Функционально заданные модели для аддитивного производства// Исследования. Инновации. Практика. 2022. № 4(4). С. 16–25. DOI: 10.18411/iip -08-2022-04
  19. 19. Lavoue G., Bonneel N., Farrugia J.-P., Soler C. Perceptual quality of BRDF approximations: Dataset and metrics // Comp. Graph. Forum. 2021. V. 40. № 2. P. 327-338. DOI: 10.1111/cgf.142636.
  20. 20. Вяткин С.И., Долговесов Б.С. Сглаживание функционально заданных объектов в сценах с глобальной освещенностью // Journal of Advanced Research in Technical Science. 2022. № 30. P. 96–103. DOI: 10.26160/2474-5901-2022-30-96-103.
  21. 21. Schlick C. A Customizable Reflectance Model for Everyday Rendering // In proceedings of four Eurographics Workshop on Rendering. 1993. P. 73–84. Corpus ID: 18967314
  22. 22. Jensen H.W. Realistic image synthesis using photon mapping. Publisher: A. K. Peters, Ltd.63 South Avenue Natick, MA United States. 2001. 181 p. ISBN:978-1-56881-147-5
  23. 23. Kang C-M., Wang L., Xu Y., Meng X. A survey of photon mapping state-of-the-art research and future challenges // Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2016. V. 17. № 3. P. 185–199. DOI:10.1631/FITEE.1500251
  24. 24. Fabianowski B., Dingliana J. Interactive global photon mapping // Computer Graphics Forum. 2009. V. 28. № 4. P. 1151–1159. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-8659.2009.01492.x
  25. 25. Pediredla A., Chalmiani Y.K., Scopelliti M.G., Chamanzar M., Narasimhan S. Path tracing estimators for refractive radiative transfer // ACM Transactions on Graphics. 2020. V. 39. № 6. P. 1–15. doi:10.1145/3414685.3417793
  26. 26. Davidovic T., Krivanek J., Hasan M., Slussalek P. Progressive light transport simulation on the GPU: survey and improvements // ACM Trans. Graph. 2014. V. 33. № 3. P. 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/2602144
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека