基于光子重采样的随机渐近光子映射图像渲染方法及系统.pdf
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基于光子重采样的随机渐近光子映射图像渲染方法及系统.pdf
本公开公开了基于光子重采样的随机渐近光子映射图像渲染方法及系统,从视点发射第一光线,记录第一光线与场景物体的碰撞点位置;从光源发射第二光线,得到光子图;将光子图划分为若干个连续的图像子块,计算每个图像子块内碰撞点距离误差值和光子数误差值;在着色阶段,遍历碰撞点;首次执行时,对每一个碰撞点,根据设定半径进行光子采样;在非首次执行时,对每一个碰撞点,根据碰撞点距离误差值和光子数误差值,计算碰撞点的若干个新的采样半径,利用若干个新的采样半径,对当前图像子块内碰撞点新的采样半径内的光子进行重新采样;当所有的碰撞点
基于神经网络的随机渐近式光子映射图像降噪方法及系统.pdf
本发明公开了基于神经网络的随机渐近式光子映射图像降噪方法及系统,包括:获取三维场景,基于随机渐进式光子映射生成待降噪图像,包括基于全局光子的渲染图像和基于焦散光子的渲染图像;将基于全局光子的渲染图像,输入到预训练的第一多重残差神经网络中,输出全局光子降噪图像;将基于焦散光子的渲染图像,输入到预训练的第二多重残差神经网络中,输出焦散光子降噪图像;将全局光子降噪图像和焦散光子降噪图像进行合成,得到最终的渲染图像。
基于共享显存优化的光子收集方法和光子映射渲染方法.pdf
本发明公开了一种基于共享显存优化的光子收集方法和光子映射渲染方法。本发明的光子收集方法,其步骤包括:1)将整个待渲染三维场景划分为哈希网格;2)光源发射光子,当光子与场景中的漫反射表面相交时,记录该光子的位置、能量、入射方向信息;3)根据记录中光子的位置,计算对应的哈希值,按照哈希值从小到大的顺序将光子重新排序并生成一个索引数组;4)从视点出发,向每一个像素发射光线,计算路径上首个与场景漫反射表面的交点p并记录交点p的位置、入射方向;5)将需要计算的像素划分成组并为每一像素分配一线程;6)判断一个组内像素
一种基于神经网络的光子映射渲染方法和系统.pdf
本发明涉及一种基于神经网络的光子映射渲染方法和系统。该方法包括:1)采用光子映射方法生成k张不同渲染质量的彩色效果图;2)将多组由k张不同渲染质量的彩色效果图构成的训练集输入神经网络进行训练得到神经网络模型;3)基于所述神经网络模型合成全局光照明渲染图像。与现有的渐进式光子映射方法相比,本发明只需要通过由几次迭代的光子映射所产生的中间粗糙结果,就可以藉由本发明提出的神经网络,推测合成渐进式光子映射收敛的渲染结果,从而解决了传统渐进式光子映射方法需要非常耗时的大量迭代才能生成较为理想的渲染结果的问题。
基于GPU加速的光子映射渲染算法研究与实现综述报告.docx
基于GPU加速的光子映射渲染算法研究与实现综述报告光子映射(PhotonMapping)是一种基于蒙特卡罗方法的全局光照渲染算法,具有比较好的真实感效果。但是,由于光子映射算法的计算量较大,难以满足实时渲染的需求。因此,基于GPU加速的光子映射成为了当前研究的热点之一。本文通过对近年来国内外相关文献的综述,对基于GPU加速的光子映射渲染算法进行了研究与实现的分析整理。一、传统光子映射算法的缺陷传统的光子映射算法的计算过程可以分为两个阶段,即光子跟踪(PhotonTracing)和辐射度估计(Radianc