著者

大渕竜太郎 青野 雅樹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD(CG) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1996, no.77, pp.91-96, 1996-08-22

被引用文献数

3

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本論文では,コンピュータグラフィクスにおけるglobal illumination(大域照明)問題のray?tracing(光線追跡法)による解法をlow?discrepancy sequences (DS)を用いたquasi?Monte Carlo (M)積分法により高速化する手法を述べる.本論文ではまずLDSの性質について簡単に紹介し,ついでQMC光線追跡法が単純なMonte Carlo光線追跡法より速く,またStratified?Monte Carlo光線追跡法とほぼ同速度で収束することを実験的に示す.最後に,適応的に光源をサンプルするerror?bounded luminaire sampling (BL)法を提案する.実験により,EBLS法はQMSの速く正確な収束と随時サンプル数を追加できる性質をうまく使い,画像全体での光源サンプル数を固定した場合には,EBLS法を用いない場合に比べて,特に半影などの偏差の大きくなり易い部分で画像の質を改善することを示す.In this paper, we describe a quasi-Monte Carlo (QMC) method, which employs deterministic low-discrepancy sequences (LDSs), to solve the global illumination problem. We first describe characteristics of LDSs. Then, in a distribution ray-tracing setting, we show that the QMC integral with LDSs converges significantly faster than the Monte Carlo (MC) integral and about as fast as the stratified-Monte Carlo (SMC) integral with a typical pseudo-random sequence. Finally, we describe our adaptive error-bounded luminaire sampling (EBLS) method. The EBLS method exploits two advantages of QMC; (1) convergence is faster and more accurate than MC, and (2) unlike SMC, samples can be added incrementally in small increments. Experiments showed that, given a budget of luminaire samples per image, the EBLS algorithm produces higher-quality images, especially in the penumbrae, than a method in which the numbers of samples per luminaire was predetermined.