Calculation of luminance of scattering medium by MCRT using multiple integration spheres

Ershov, Sergey; Zhdanov, Dmitrii Dmitrievich; Voloboy, Aleksei Gennadievich

doi:10.20948/mathmon-2019-44-10

Cited by 2 publications

(6 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In previous work [16] we developed a method of gathering of photons in scattering medium which uses several integration spheres stochastically distributed over a camera ray segment. The resulting disjoint integration volume is intermediate between usual integration sphere (one per segment) and integration cylinder.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…We obtained analytical estimates of noise in the bi-directional MCRT and applied them to the particular case of calculation of luminance of turbid medium, suggested in [16]. It happened possible to derive a closed-form analytical expressions for the noise and its dependence on the method parameters.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…In [16] we suggested to use integration volume composed of several integration spheres distributed randomly over a camera ray segment. The basic idea is that when tracing an camera ray we perform many "sub-steps" of length ζ so that the ray goes straight during several of them and only then an extinction which can be scattering or absorption occurs, see Figure 1.…”

Section: Multiple Integration Spheresmentioning

confidence: 99%

“…One can find comparison and analysis in [5,12,14,13]; [15]. Alternatively, the integration volume can be a union of spheres [16].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…In this paper we derive an estimation of the noise as a function of the number of camera rays per pixel which applies to a general case of bi-directional MCRT with progressive photon maps. Then we apply it to calculation of luminance of turbid medium with multiple integration spheres [16] and derive an analytic dependence of noise as a function of the control parameters of the method: the number of forward and backward rays, the average number of integration spheres per camera ray segment and so on. This analytic estimate can be used to find optimal parameters.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 4 more Smart Citations

Estimation of noise in calculation of scattering medium luminance by MCRT

Ershov¹,

Zhdanov²,

Voloboy³

2019

MathMon

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

We investigate new method for calculation of radiance of scattering medium by bi-directional Monte-Carlo ray tracing with photon maps. Usually photons are collected by an integration spheres at the ends of camera ray segments, or a cylinder along that segments. Meanwhile in our method several integration spheres are distributed at random along the first camera ray segment. The rest segments do not collecting photons. The method optimal for a particular scene is the one which produces the least noise, so one need to be able to estimate it. In this paper an analytic calculation of noise in the general bi-directional Monte-Carlo ray tracing is derived and then applied to the proposed method. Then the analytic estimates of noise can be used to find optimal parameters and/or to choose between single integration sphere, multiple integration spheres and integration cylinders.2010 Mathematics Subject Classification: 78-04, 65C05, 65C20.

show abstract

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Multiple Integration Spheresmentioning

confidence: 99%

“…One can find comparison and analysis in [5,12,14,13]; [15]. Alternatively, the integration volume can be a union of spheres [16].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

Estimation of noise in calculation of scattering medium luminance by MCRT

Ershov¹,

Zhdanov²,

Voloboy³

2019

MathMon

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Open rendering benchmark

Frolov¹,

Pavlov²,

Trofimov³

et al. 2019

MathMon

View full text Add to dashboard Cite

Ключевые слова: Фотореалистичный рендеринг, интеграл освещённости, трассировка лучей методом Монте-Карло.Аннотация. Сравнение алгоритмов и методовкраеугольный камень любого исследования, позволяющий обосновать, что предложенный подход делает шаг вперёд по сравнению с предыдущими исследованиями. В таких областях, как компьютерное зрение или машинное обучение, создано огромное количество открытых наборов данных, на которых исследователи могут тестировать свои алгоритмы и соревноваться друг с другом. В компьютерной графике и фотореалистичном рендеринге в настоящий момент ситуация обстоит по-другому. Открытых наборов сцен, на которых различные исследователи в разных рендер-системах могли бы получать совпадающие (или хотя бы близкие) изображения, не существует. Это приводит к тому, что в научных работах практикуется т. н. "cherry-picking"педантичный выбор сцен и условий освещения таким образом, чтобы продемонстрировать преимущества разработанного алгоритма. Такой подход сильно понижает практическую значимость исследованийдаже если новый метод хорошо работает на определённом классе сцен, это ещё не значит что от него можно добиться хороших результатов в других случаях. По этой причине многие рендер-системы до сих не выходят за рамки базовых алгоритмов, не доверяя результатам исследований.В данной работе мы начали заполнять этот пробел. Нами был создан специальный набор сцен (т. н. «бенчмарк»), позволяющий оценить производительность интегрирования освещения в различных ситуациях и, таким образом, проявить положительные и отрицательные стороны рендер-систем и алгоритмов, используемых ими в различных условиях (изображения некоторых сцен представлены на рис. 1). Мы воссоздали многие сцены из известных статей по компьютерной графике и добавили некоторые сцены, исходя из своего опыта. Наша цель -сделать как можно более полное покрытие, задействовав как можно меньше сцен и функциональности рендерсистемы для того, чтобы такое сравнение было легко воспроизвести в любой существующей системе.Для валидации нашего подхода было проведено пилотное сравнение среди 4-х популярных продуктов для Autodesk 3ds Max (VRay, Corona, Octane, Hydra Renderer) на скорость интегрирования освещения на различных сценариях. Несмотря на то, что 3 из 4-х систем являются закрытыми коммерческими продуктами, нам удалось получить для всех сцен совпадающие или близкие изображения, что свидетельствует о жизнеспособности предлагаемого нами подхода сравнения.

show abstract

Calculation of luminance of scattering medium by MCRT using multiple integration spheres

Cited by 2 publications

References 0 publications

Estimation of noise in calculation of scattering medium luminance by MCRT

Estimation of noise in calculation of scattering medium luminance by MCRT

Open rendering benchmark

Contact Info

Product

Resources

About