Adaptive sparse polynomial regression for camera lens simulation

Zheng, Quan; Zheng, Changwen

doi:10.1007/s00371-017-1402-9

Cited by 6 publications

(2 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Neural scene representations [11,7,6] are important building blocks for the recent progress in synthesizing realistic images. Different from representations of components such as ambient lighting and cameras [12,13,14] of scenes, neural scene representation [11] learns an embedding manifold from 2D images and scene representation networks [7] aim to infer the 3D context of scenes from images. Classic explicit 3D representations, such as voxels [15,16,6], multiplane images [17,18] and proxy geometry [19] are exploited to learn neural representations for specific purposes.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Neural Relightable Participating Media Rendering

Zheng¹,

Singh²,

Seidel³

2021

Preprint

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Learning neural radiance fields of a scene has recently allowed realistic novel view synthesis of the scene, but they are limited to synthesize images under the original fixed lighting condition. Therefore, they are not flexible for the eagerly desired tasks like relighting, scene editing and scene composition. To tackle this problem, several recent methods propose to disentangle reflectance and illumination from the radiance field. These methods can cope with solid objects with opaque surfaces but participating media are neglected. Also, they take into account only direct illumination or at most one-bounce indirect illumination, thus suffer from energy loss due to ignoring the high-order indirect illumination. We propose to learn neural representations for participating media with a complete simulation of global illumination. We estimate direct illumination via ray tracing and compute indirect illumination with spherical harmonics. Our approach avoids computing the lengthy indirect bounces and does not suffer from energy loss. Our experiments on multiple scenes show that our approach achieves superior visual quality and numerical performance compared to state-of-the-art methods, and it can generalize to deal with solid objects with opaque surfaces as well.35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021).

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Neural Relightable Participating Media Rendering

Zheng¹,

Singh²,

Seidel³

2021

Preprint

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bu çalışmada amaçlanan, merceklerin odak bulanıklığı ile sapmalarının ve ses dalgalarının ayarlanmasında kullanılan seyrek polinomlara [5] geometrik bir perspektiften yaklaşılarak seyrek genelleştirilmiş ofset eğrilerini bulmaktır. Bu seyrek genelleştirilmiş ofset polinom eğrisi, Prony algoritması ile eğrinin değerleri kullanılarak yeniden elde edilecektir.…”

unclassified

Seyrek Genelleştirilmiş Ofset Polinom Eğrisinin Prony Algoritması ile Oluşturulması

Çalışkan¹,

Bulut²,

KOCABAS³

2022

European Journal of Science and Technology

View full text Add to dashboard Cite

ÖzBilgisayar donanımındaki teknolojik gelişmeler, bilim adamlarının bilimsel hesaplama ile ele aldığı sorunların boyutunu ve karmaşıklığını büyük ölçüde genişletmesine izin vermiştir. Seyrek polinomlar, hemen hemen her bilgisayar uygulamasında bulunmakta olup sıfır katsayılı polinomlar pratik ortamlarda sıklıkla ortaya çıkmaktadır. Son yıllarda, güç temelinden farklı terim temeli kullanılarak seyrek bir polinomun interpolasyonu için çeşitli algoritmalar tasarlanmıştır. Prony'nin 18. yüzyıldaki klasik sayısal tekniği Ben-Or ve Tiwari tarafından yeniden keşfedilerek yaklaşık 200 yıl sonra bilgisayar alanına uyarlanmıştır.Pratik hayatta seyrek polinomların karşımıza çıktığı durumalara baktığımızda bunlar arasında görüntü netleştirme ve ses dalgalarının ayarlanması gibi problemler yer almaktadır. Fotoğraf işleme, onu gerçeğine yakın bir hale getirme son yıllarda büyük ilerlemeler kaydederken günümüzde orman, gün batımı, gökkuşağı gibi manzaraların dijital görüntüleri benzeri görülmemiş bir gerçekçilikle sentezlenebilmektedir. Bununla birlikte, kamera merceği ve ses dalgaları ile ilgili fenomenleri simüle etmek hala zorlu bir problem olmaya devam etmektedir.Yapılacak olan çalışmada, merceklerin odak bulanıklığı, sapmalarının ve ses dalgalarının ayarlanmasında kullanılan seyrek polinomlara geometrik bir perspektiften yaklaşılarak seyrek genelleştirilmiş ofset eğrileri bulunacaktır. Bu seyrek genelleştirilmiş ofset polinom eğrisi, Prony algoritması ile eğrinin değerleri kullanılarak yeniden elde edilecektir. Orijinal seyrek polinom ile seyrek genelleştirilimiş ofset polinom eğrisi ile arasındaki ilişki incelenecektir. Böylece bu eğriler kullanılarak kamera mercek ve ses dalgalarının ince ayarlarının yapılmasına bilgisayar destekli geometrik tasarım ve hesaplama yöntemleriyle katkıda bulunulacaktır.

show abstract

CGI 2017 Editorial (TVCJ)

2017

View full text Add to dashboard Cite

Welcome to the special issue of the 34th Computer Graphics International conference (CGI'17)! Computer Graphics International is one of the oldest true international conferences in computer graphics. It is the official conference of the Computer Graphics Society (CGS), a long-standing international computer graphics organization. CGI and CGS were initiated in Tokyo by Professor Tosiyasu L. Kunii from the University of Tokyo in 1983. Since then, the CGI conference has been held annually in many different countries across the world and gained a reputation as one of the key conferences for researchers and practitioners to share their achievements and discover the latest advances in this field. CGI this year has been organized by Faculty of Science and Technology, Keio University in Yokohama, Japan, between 27th and 30th June, 2017, with support from CGS and in cooperation with ACM/SIGGRAPH and Eurographics. This special issue of the Visual Computer is composed of the 35 best papers from CGI'17. We received 171 submissions from 33 countries and regions, making the acceptance ratio about 20%. To ensure the highest quality of publications, each paper has been reviewed by at least three experts in the field. The International Program Committee is comB Xiaoyang Mao

show abstract

Adaptive sparse polynomial regression for camera lens simulation

Cited by 6 publications

References 17 publications

Neural Relightable Participating Media Rendering

Neural Relightable Participating Media Rendering

Seyrek Genelleştirilmiş Ofset Polinom Eğrisinin Prony Algoritması ile Oluşturulması

CGI 2017 Editorial (TVCJ)

Contact Info

Product

Resources

About