Illumination Globale par Monte Carlo Bayésien et cache d'éclairement généré à partir d'une carte de photons

Le rendu réaliste est devenu essentiel dans l'industrie (cinéma, jeux vidéo, prototypage et design...). Cela nécessite de simuler l'interaction entre la lumière et les objets d'une scène 3D, un calcul connu sous le nom d'Illumination Globale et habituellement très coûteux en temps de calcul. Nous présentons une technique d'illumination globale combinant deux méthodes usuelles : les cartes de photons et le cache d'éclairement. Les cartes de photons ne dépendent pas de la vue, mais nécessitent une passe coûteuse appelée regroupement final. Le cache d'éclairement est plus rapide mais dépend de la vue : pour couvrir la scène entière, l'utilisateur doit placer manuellement plusieurs caméras dans la scène. Notre méthode exploite les avantages de chaque méthode, sans intervention de l'utilisateur. Elle génère un cache d'éclairement de qualité indépendant de la vue à partir d'une carte de photons, affichable interactivement. Nous étudions également une nouvelle approche pour réduire la variance inhérente aux méthodes de Monte Carlo. En règle générale, les emplacements des échantillons sont ignorés : deux échantillons proches se voient attribuer la même importance, bien qu'ayant probablement des valeurs similaires. L'approche bayésienne que nous proposons dans cette thèse utilise la valeur et la position des échantillons et se base sur un modèle probabiliste de l'intégrant pour inférer une valeur de l'intégrale. L'estimée bayésienne ne dépend que des échantillons, et non pas de la manière dont ils ont été choisis. Nous montrons que cette approche peut être appliquée au calcul du regroupement final et nous présentons des résultats démontrant l'intérêt du Monte Carlo Bayésien

Illumination globale par Monte Carlo bayésien et cache d'éclairement généré à partir d'une carte de photons

Le rendu réaliste est devenu essentiel dans l industrie (cinéma, jeux vidéo, prototypage et design ). Cela nécessite de simuler l interaction entre la lumière et les objets d une scène 3D, un calcul connu sous le nom d Illumination Globale et habituellement très coûteux en temps de calcul. Nous présentons une technique d illumination globale combinant deux méthodes usuelles : les cartes de photons et le cache d éclairement. Les cartes de photons ne dépendent pas de la vue, mais nécessitent une passe coûteuse appelée regroupement final. Le cache d éclairement est plus rapide mais dépend de la vue : pour couvrir la scène entière, l utilisateur doit placer manuellement plusieurs caméras dans la scène. Notre méthode exploite les avantages de chaque méthode, sans intervention de l utilisateur. Elle génère un cache d éclairement de qualité indépendant de la vue à partir d une carte de photons, affichable interactivement. Nous étudions également une nouvelle approche pour réduire la variance inhérente aux méthodes de Monte Carlo. En règle générale, les emplacements des échantillons sont ignorés : deux échantillons proches se voient attribuer la même importance, bien qu ayant probablement des valeurs similaires. L approche bayésienne que nous proposons dans cette thèse utilise la valeur et la position des échantillons et se base sur un modèle probabiliste de l intégrant pour inférer une valeur de l intégrale. L estimée bayésienne ne dépend que des échantillons, et non pas de la manière dont ils ont été choisis. Nous montrons que cette approche peut être appliquée au calcul du regroupement final et nous présentons des résultats démontrant l intérêt du Monte Carlo Bayésien.Realistic rendering has become essential in every industry (cinema, video games, prototyping and design ). It requires simulating the interactions between light and objects in a 3D scene, a computation known as Global Illumination, which is usually very computationally expensive. We present a global illumination method combining two well known techniques: photon mapping and irradiance caching. The photon mapping method is view-independent but requires a costly additional rendering pass, called final gathering. Irradiance caching is faster but view-dependent and needs the placement of several cameras in order to compute a solution covering the whole scene. Our method exploits the advantages of these two methods and avoids any intervention of the user. It computes a refined, view-independent irradiance cache from a photon map, which can be rendered interactively using radiance cache splatting. We also investigate a new approach to variance reduction for Monte Carlo rendering algorithms. Generally, the sample locations are ignored. All sample values are given the same importance regardless of their proximity to one another. Two samples falling in a similar location will have equal importance whereas they are likely to contain redundant information. The Bayesian approach we proposed in this thesis uses both the location and value of the data to infer an integral value based on a prior model of the integrand. The Bayesian estimate depends only on the sample values and their given locations and not how these samples have been chosen. We show how this theory can be applied to the final gathering problem and present results that demonstrate the benefits of Bayesian Monte Carlo.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocRENNES-INRIA Rennes Irisa (352382340) / SudocSudocFranceF

Photon driven irradiance cache

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Image Display Algorithms For High- And Low-Dynamic-Range Display Devices

With interest in high-dynamic-range imaging mounting, techniques for displaying such images on conventional display devices are gaining in importance. Conversely, high-dynamic-range display hardware is creating the need for display algorithms that prepare images for such displays. In this paper, the current state of the art in dynamic-range reduction and expansion is reviewed, and in particular the theoretical and practical need to structure tone reproduction as a combination of a forward and a reverse pass is passed. © Copyright 2007 Society for Information Display

A Bayesian Monte Carlo Approach to Global Illumination

Most Monte Carlo rendering algorithms rely on importance sampling to reduce the variance of estimates. Importance sampling is efficient when the proposal sample distribution is well-suited to the form of the integrand but fails otherwise. The main reason is that the sample location information is not exploited. All sample values are given the same importance regardless of their proximity to one another. Two samples falling in a similar location will have equal importance whereas they are likely to contain redundant information. The Bayesian approach we propose in this paper uses both the location and value of the data to infer an integral value based on a prior probabilistic model of the integrand. The Bayesian estimate depends only on the sample values and locations, and not how these samples have been chosen. We show how this theory can be applied to the final gathering problem and present results that clearly demonstrate the benefits of Bayesian Monte Carlo

Display Algorithms for High and Low Dynamic Range Display Devices

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