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Renderização com amostragem adaptativa no domínio N-dimensional / Rendering with adaptive sampling in the N-dimensional domain

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. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-11T17:21:09Z
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Previous issue date: 2013 / 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. / 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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/18451
Date January 2013
CreatorsSantos, Jonas Deyson Brito dos
ContributorsVidal, Creto Augusto, Cavalcante Neto, Joaquim Bento
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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