Photon-Mapping Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.

Podobné dokumenty
Fotonové mapy. Leonid Buneev

Realistický rendering

Zobrazování a osvětlování

Principy fotorealistického zobrazování

Distribuované sledování paprsku

Počítačová grafika III Photon mapping. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Počítačová grafika III Photon mapping. Jaroslav Křivánek, MFF UK

X39RSO/A4M39RSO Vychýlené (biased) metody globálního osvětlení. Vlastimil Havran ČVUT v Praze CTU Prague Verze 2011

Fotorealistická grafika

Fotorealistická syntéza obrazu Josef Pelikán, MFF UK Praha

Počítačová grafika III Úvod

Radiometrie, radiační metody

Fotonové mapy. Martin Bulant 21. března Fotonové mapy jsou podobné obousměrnému sledování cest, ale odlišují se tím,

Pokročilé metody fotorealistického zobrazování

Moderní fotorealistický rendering

Rekurzivní sledování paprsku

Počítačová grafika III Úvod

Přímé zobrazování objemových dat DVR

Počítačová grafika III Multiple Importance Sampling. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Zobrazování barev Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.

Počítačová grafika III Multiple Importance Sampling. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Datové struktury pro prostorové vyhledávání

Pokročilé osvětlovací techniky Josef Pelikán, MFF UK Praha

HDR obraz (High Dynamic Range)

Počítačová grafika III Důležitost, BPT. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Výpočet vržených stínů

Fyzikálně založené modely osvětlení

Odraz světla, BRDF. Petr Kadleček

A4M39RSO. Sledování cest (Path tracing) Vlastimil Havran ČVUT v Praze CTU Prague Verze 2014

Fotorealistická syntéza obrazu

Josef Pelikán, 1 / 51

Počítačová grafika III Monte Carlo integrování II. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Deformace rastrových obrázků

Počítačová grafika III Monte Carlo rendering 2. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Metamorfóza obrázků Josef Pelikán CGG MFF UK Praha

Hierarchický model Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. 1 / 16

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Náhodné rozmisťování bodů v rovině

Optika nauka o světle

Počítačová grafika III Monte Carlo integrování II. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Počítačová grafika Radiozita

Textury v real-time grafice Josef Pelikán, MFF UK Praha Josef.Pelikan@mff.cuni.cz

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel

Světlo je elektromagnetické vlnění, které má ve vakuu vlnové délky od 390 nm do 770 nm.

Visualizace objemových dat

Algoritmy výpočetní geometrie

Výpočet průsečíků paprsku se scénou

Global illumination with many-light methods. Martin Kahoun (2011)

Visualizace objemových dat

STŘEDOŠKOLSKÁ ODBORNÁ ČINNOST

FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

2010 Josef Pelikán, CGG MFF UK Praha

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

Surfels: Surface Elements as Rendering Primitives

Praktikum III - Optika

GEOMETRICKÁ OPTIKA. Znáš pojmy A. 1. Znázorni chod význačných paprsků pro spojku. Čočku popiš a uveď pro ni znaménkovou konvenci.

Anti-aliasing a vzorkovací metody

13 Barvy a úpravy rastrového

Analýza obrazu II. Jan Macháček Ústav skla a keramiky VŠCHT Praha

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SLEDOVÁNÍ PAPRSKU POMOCÍ K-D TREE RAY TRACING USING K-D TREE

Úvod do počítačové grafiky

Reprezentace 3D scény

Urychlovací metody pro Ray-tracing

GIS Geografické informační systémy

Počítačová grafika III Path tracing II. Jaroslav Křivánek, MFF UK

GIS Geografické informační systémy

Základní techniky zobrazování Josef Pelikán, MFF UK Praha

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Počítačová grafika III Radiometrie. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Animace a geoprostor. První etapa: Animace 3. přednáško-cvičení. Jaromír Landa. jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně

Osvětlování a stínování

Výpočet průsečíků paprsku se scénou

Světlo jako elektromagnetické záření

Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů.

Monte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.

Název a číslo materiálu VY_32_INOVACE_ICT_FYZIKA_OPTIKA

Precomputed radiance transfer

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY metodický list č. 1

ÚVOD DO PROBLEMATIKY PIV

Rastrová reprezentace geoprvků model polí Porovnání rastrové a vektorové reprezentace geoprvků Digitální model terénu GIS 1 153GS01 / 153GIS1

Optika. Zápisy do sešitu

ZOBRAZOVÁNÍ ZRCADLY. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Septima - Optika

Zpracování obrazu a fotonika 2006

AVL stromy. pro každý uzel u stromu platí, že rozdíl mezi výškou jeho levého a pravého podstromu je nejvýše 1 stromy jsou samovyvažující

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11

Počítačový model plazmatu. Vojtěch Hrubý listopad 2007

1 Projekce a projektory

X39RSO/A4M39RSO. Integrace a syntéza obrazu pomocí metody Monte Carlo. Vlastimil Havran, ČVUT v Praze

Vyhodnocování dotazů slajdy k přednášce NDBI001. Jaroslav Pokorný MFF UK, Praha

Jana Dannhoferová Ústav informatiky, PEF MZLU

Dynamické datové struktury III.

Globální osvětlení v real-time 3D grafice. Bc. Jaroslav Meloun

Analýza pohybu. Karel Horák. Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Úlohy analýzy pohybu. 3. Rozdílové metody. 4. Estimace modelu prostředí. 5. Optický tok.

Počítačová grafika III Radiometrie. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy

Progressive photon mapping na GPU

Zobrazování vektorových polí

Základní pojmy Zobrazení zrcadlem, Zobrazení čočkou Lidské oko, Optické přístroje

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Transkript:

Photon-Mapping 2009-2016 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 25

Základy Photon-mappingu založen na vrhání paprsků libovolná geometrie scény využití dlouho laděných knihoven, urychlovacích technik, apod. světlo se sleduje zepředu (od zdroje) i zezadu (od kamery) kamera reprezentuje důležitost (potenciál) světla jsou zdroje fotonů oddělení geometrie scény od reprezentace světla umožňuje mít libovolně složitou 3D scénu reprezentaci světla lze nezávisle optimalizovat Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 2 / 25

Fotonová mapa (Photon-map) datová struktura ukládající dopady jednotlivých fotonů reprezentuje dobře i velmi variabilní funkci osvětlení zcela oddělena od geometrie scény úsporná reprezentace v paměti cache cest světla obousměrného Path-tracingu odhad funkce osvětlení však nevykazuje VF šum.. při stejné kvalitě je mnohem rychlejší než M-C techniky ztráta nestrannosti! ale konzistentní (konverguje při zvětšování počtu fotonů) Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 3 / 25

Struktura algoritmu Photon-tracing fotony jsou generovány světelnými zdroji, propagují se do scény (Monte-Carlo) a ukládají se do fotonových map (globální pro pomalé změny a kaustická pro koncentraci světla) zobrazení (Rendering) informace uložené ve fotonové mapě se používají k efektivnímu zobrazení scény obyčejný Ray-tracing nebo Monte-Carlo metoda (Path-tracing) Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 4 / 25

Photon-mapping příklady Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 5 / 25

Photon-mapping příklady Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 6 / 25

Photon-mapping příklady Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 7 / 25

Photon-tracing generování fotonů světelnými zdroji, jejich náhodný průchod scénou a ukládání do fotonové mapy D S L L Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 8 / 25

Generování fotonů nejvýhodnější přístup každý foton nese stejnou světelnou energii náhodné vzorkování vyzařovacích funkcí světelných zdrojů rejection sampling pro obtížné distribuce více světelných zdrojů.. distribuce mezi nimi na základě jejich celkového výkonu efektivní vzorkování předem připravené projekční mapy (viz akcelerace Ray-tracingu) Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 9 / 25

Průchod scénou (Photon scattering) při odrazu nebo lomu by se mohla měnit energie fotonů foton. mapa by pak obsahovala neekvivalentní záznamy zachování konstantní energie fotonu.. Ruská ruleta foton se náhodně šíří dál s původní energií nebo zcela zanikne N rozhodování mezi: - 1. difusním odrazem (D) R - 2. lesklým odrazem (S, S M ) - 3. lomem - na každém difusním povrchu: T příspěvek do fotonové mapy Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 10 / 25

Datová struktura fotonové mapy foton: poloha dopadu (float[3]) směr dopadu (float[2] nebo komprese do int8[2]) energie fotonu (RGB, spektrum nebo RGBE = int8[4]) příznaky pro konstrukci stromu (např. splitting plane ) fotonová mapa musí být rychlá i při velkém množství záznamů 10 5 až 10 7 jednotlivých záznamů operace: rychlé vyhledávání nejbližších sousedů - K nejbližších nebo všech v daném okolí (poloměr R) osvědčil se KD-strom (binární, data ve všech uzlech) Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 11 / 25

KD-strom ve fázi konstrukce se jen ukládají záznamy, před použitím je dobré ho vyvážit optimalizace pro geometrické vyhledávání: směr dělení (splitting plane) se určí podle složky souřadnic s maximálním rozsahem (nebo rozptylem) uložení v poli bez použití ukazatelů! à la Jensen: uložení jako halda (potomci mají indexy 2i a 2i+1) à la Hooley ( cache-friendly ): medián se nechává na místě, zbytek jako v quick-sortu Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 12 / 25

Hledání nejbližších sousedů používá se halda pro uložení větví, do kterých jsem ještě nevstoupil ořezávání průchodu: podle vzdálenosti již nalezeného K-tého nejbližšího fotonu (hledám-li K nejbližších) podle daného poloměru vyhledávání R Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 13 / 25

Odhad radiance I Vyzařovaná radiance z bodu x: L r x, o = f r x, i o L i x, i cos i d i Vyjádření pomocí světelného toku: L r x, o = x f r x, i o 2 i x, i A i Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 14 / 25

Odhad radiance II Odhad radiance z fotonové mapy v okolí bodu x: (najdu n nejbližších fotonů) n L r x, o p=1 f r x, p o p x, p A Při kruhovém okolí (n-tý foton má vzdálenost r): L r x, o 1 n r 2 p=1 f r x, p o p x, p Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 15 / 25

Filtrace ve fotonové mapě pokud se použije menší množství fotonů, průběh odhadu radiance je rozmazaný ( box filter ) obzvlášť vadí u kaustické mapy vhodnější filtry zdůrazňují záznamy ve středu prohledávání kuželový filtr Gaussovský filtr diferenciální kontrola pokud se přidáváním dalších (vzdálenějších) fotonů odhad monotónně mění, ukončím přidávání a vrátím aktuální výsledek Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 16 / 25

Globální zobrazování I Shrnutí již dříve uvedených vzorců: L o x, o = L e x, o L r x, o Odražená radiance: L r x, o = x Složky funkce odrazivosti: f r x, i, o L i x, i, o cos i d i f r x, i, o = f r,d x, i, o f r, s x, i, o Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 17 / 25

Globální zobrazování II Klasifikace přicházející radiance L i : L i, l x, i světlo přicházející přímo ze světelných zdrojů L L i, c x, i L i, d x, i kaustika světlo ze zdrojů koncentrované lesklými odrazy/lomy L S + nepřímé světlo odražené minimálně jedenkrát difusně L S * D (D S) * L i x, i = L i,l x, i L i,c x, i L i, d x, i Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 18 / 25

Globální zobrazování III Odražená radiance (vynechán bod odrazu x): L r o = x x x x f r i, o L i, l i, o cos i d i f r, s i, o L i, c i, o L i,d i, o cos i d i f r, d i, o L i,c i, o cos i d i f r, d i, o L i,d i, o cos i d i Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 19 / 25

Přesnost výpočtů přesný výpočet je-li bod x přímo vidět na obrázku.. nebo je-li vidět přes několik málo lesklých odrazů.. nebo je-li paprsek velmi krátký (eliminace color bleeding ) přibližný výpočet v ostatních případech.. jestliže byl paprsek od oka odražen alespoň jednou difusně.. nebo má-li paprsek malou váhu (kumulovaný koeficient odrazu) Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 20 / 25

Přímé osvětlení Světlo dopadající přímo ze světelných zdrojů: x f r i, o L i,l i, o cos i d i v R-T se počítá pomocí stínovacích paprsků vícenásobné paprsky pro plošné zdroje ( Distr. R-T ) přesný výpočet: stínovací paprsky nebo foton. mapa urychlení.. fotonová mapa obsahuje i stínové fotony přibližný výpočet: jen podle globání fotonové mapy bez jakýchkoli sekundárních paprsků Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 21 / 25

Zrcadlový a lesklý odraz Nepřímé světlo odražené lesklou složkou BRDF: x f r, s i, o L i,c i, o L i, d i, o cos i d i klasická Monte-Carlo technika ( Distributed R-T ) přesnost úplně stačí i v náročnějších situacích (přímá viditelnost) pro uspokojivou přesnost výsledku stačí použít pouze několik odražených paprsků Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 22 / 25

Kaustika Světlo ze zdroje koncentrované na matném povrchu: x f r, d i, o L i,c i, o cos i d i přesný výpočet: kaustická fotonová mapa tato mapa obsahuje velkou koncentraci fotonů, přesnost je tedy velká (ostrá kaustika) přibližný výpočet: podle globání fotonové mapy Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 23 / 25

Mnohonásobný měkký odraz Světlo odražené mnohokrát difusně: x f r, d i, o L i, d i, o cos i d i přesný výpočet: Distributed R-T (Monte-Carlo) optimalizace vzorkování podle globální fotonové mapy (znám směry dopadů fotonů v okolí daného bodu) další urychlení: Irradiance caching (Ward 1988) přibližný výpočet: podle globání fotonové mapy Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 24 / 25

Literatura Henrik Wann Jensen: Realistic Image Synthesis Using Photon Mapping, A K Peters, 2001 Henrik Wann Jensen et al.: A Practical Guide to Global Illumination using Photon Mapping, SIGGRAPH 2002 Course Matt Pharr, Greg Humphreys: Physically Based Rendering, 2 nd Edition: From Theory To Implementation, Morgan Kaufmann, 2010 Philip Dutre, Kavita Bala, Philippe Baekert: Advanced Global Illumination, A K Peters, 2006 Photon-mapping 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 25 / 25