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Title in Portuguese: Renderização com amostragem adaptativa no domínio N-dimensional
Title: Rendering with adaptive sampling in the N-dimensional domain
Author: Santos, Jonas Deyson Brito dos
Advisor(s): Cavalcante Neto, Joaquim Bento
Co-advisor(s): Vidal, Creto Augusto
Keywords: Ciência da computação
Renderização
Rendering
Iluminação de cena
Monte Carlo, Método de
Amostragem adaptativa
Issue Date: 2013
Citation: SANTOS, Jonas Deyson Brito dos. Renderização com amostragem adaptativa no domínio N-dimensional. 2013. 71 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013.
Abstract in Portuguese: Este trabalho propõe melhorias em uma técnica de amostragem adaptativa multidimensional para renderização. Renderização é o processo de síntese de imagens por meio de algoritmos que simulam a iluminação em cenários virtuais. As técnicas mais gerais de renderização fotorrealística — aquelas que procuram obter imagens que se assemelham a fotografias — utilizam métodos de integração baseados em Monte Carlo para resolver a equação que descreve a distribuição de luz na cena (equação de renderização). Por ser um método probabilístico e utilizar amostras geradas randomicamente, Monte Carlo produz ruído na imagem final — resultado da variância das amostras — e portanto, pode necessitar de uma grande quantidade de amostras para que o ruído diminua a níveis aceitáveis. Com o intuito de se obter imagens de melhor qualidade com uma menor quantidade de amostras, foram pospostas técnicas de amostragem adaptativa que visam concentrar o esforço de amostragem em regiões mais importantes da cena. Neste trabalho, propõe-se a modificação de uma técnica de amostragem adaptativa multidimensional por meio da adição de duas etapas: substituição de amostras e integração auxiliar. Essas etapas visam dar mais robustez à técnica, possibilitando sua utilização em uma maior variedade de situações. Além da adição de duas etapas, também propõe-se uma técnica de reconstrução mais eficiente na etapa final.
Abstract: This work proposes improvements in a multidimensional adaptive sampling technique for rendering. Rendering is the process of synthesizing images by algorithms simulating lighting in virtual scenes. The more general techniques of photorealistic rendering — those seeking images that resemble photographs — use integration methods based on Monte Carlo to solve the equation that describes the distribution of light in the scene (rendering equation). Being a probabilistic method which uses randomly generated samples, Monte Carlo produces noise in the final image — result of samples’ variance — and therefore may require a large amount of samples to reduce the noise to acceptable levels. To obtain images of better quality with a lower number of samples, adaptive sampling techniques were proposed, concentrating sampling effort in the most important regions. In this work, we propose the addition of two steps to a multidimensional adaptive sampling technique: substitution of samples and auxiliary integration. These steps aim to give more strength to the technique, enabling their use in a wider variety of situations.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/18451
metadata.dc.type: Dissertação
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