Применение методов дифференцируемого рендеринга является актуальным на сегодняшний день решением задачи реконструкции геометрии из набора RGB-изображений без задействования дорогостоящего оборудования. Недостатком этого класса методов являются возможные искажения геометрии, возникающие в ходе оптимизации, и высокая вычислительная сложность. Современные методы дифференцируемого рендеринга вычисляют и используют два типа градиентов: градиенты силуэтов и градиенты нормалей. Причиной большинства искажений, возникающих в ходе оптимизации геометрии, являются модификации параметров, связанных с градиентами силуэтов. В работе рассматривается возможность увеличения эффективности методов реконструкции геометрии, основанных на использовании дифференцируемого рендеринга, путем разделения процесса реконструкции на два этапа: инициализации и оптимизации. Первый этап реконструкции предполагает создание визуальной оболочки восстанавливаемого объекта. Выполнение этого этапа позволяет автоматизировать процесс выбора исходной геометрии и начать следующий этап с двумя условиями: силуэты объекта уже восстановлены со всех точек наблюдения, а топологии реконструируемого и истинного объектов эквивалентны. Второй этап представляет собой цикл оптимизации геометрии, основанный на выполнении перечисленных условий. Этот цикл состоит из четырех шагов: рендеринг изображений, вычисление функции потерь, расчет градиентов и оптимизация геометрии. Выполнение условия соответствия контуров исходной и эталонной геометрии позволяет избавиться от необходимости использования градиентов силуэтов. Такое решение позволяет значительно снизить число ошибок, возникающих в ходе оптимизации, а также уменьшить вычислительную сложность метода, благодаря исключению вычисления функции потерь, расчета градиентов и оптимизации параметров, связанных с силуэтами объектов. Проведены тестирование и анализ результатов, показавшие повышение точности реконструкции геометрии при уменьшении разрешения сетки и уменьшении общего времени работы метода в сравнении с аналогичными методами, а также увеличение скорости шагов оптимизации до двух раз.
Проведен анализ методов реалистичного рендеринга с точки зрения эффективности расчета яркостей каустического и вторичного освещений. В качестве основного подхода для реализации реалистичного рендеринга был выбран метод двунаправленной прогрессивной трассировки лучей с обратными фотонными картами. Проведен анализ основных причин, снижающих производительность данного метода. Показано, что главным фактором, снижающим его производительность, является медленный доступ к данным фотонных карт. Рассмотрены различные варианты построения ускоряющих пространственных структур, исследованы их преимущества и недостатки. В качестве основных подходов были выбраны регулярная пространственная решетка и бинарное kd-дерево. Пространственная решетка обеспечивает высокую скорость доступа к данным при низкой адаптивности разбиения фотонной карты. Kd-дерево обеспечивает высокую пространственную адаптивность разбиения карты при низкой скорости доступа к данным. Предложено комбинированное решение, объединяющее адаптивность kd-дерева с высокой скоростью доступа к данным пространственной решетки. Для этого регулярная решетка накладывается на kd-дерево, построенное по принципу пространственного деления области фотонов на геометрически равные половины. Для уменьшения объемов памяти было предложено, во-первых, использовать многоуровневые пространственные решетки, накладываемые на выбранные узлы kd-дерева, и, во-вторых, для уменьшения объема памяти ускоряющей структуры хранить пространственные решетки в виде хэш-таблиц. В результате был предложен и реализован новый тип пространственных ускоряющих структур, представляющих собой дерево хэш-таблиц. Для разработанной пространственной структуры были реализованы методы поиска ближайших фотонов, сферы интегрирования которых покрывают точку освещения, и методы поиска пересечения сегмента луча со сферами интегрирования фотонов. Разработанные программные решения были реализованы в программном комплексе Lumicept, и для ряда базовых сцен было произведено сравнение скорости работы предложенного метода с методом, основанным на бинарном дереве, имеющемся в Lumicept. Сравнение показало, что новый метод может повысить общую производительность процедуры рендеринга более чем на 40%.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации