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Optimierung des Photon Mapping Verfahrens durch Verbesserung

der Radiance Estimate Berechnung und Einsatz von

Radiosity Photonen

Diplomarbeit

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Übersicht

• Radiosity / Photon Mapping

• Zielsetzung

• Radiosity-Photonen

• Ergebnisse und Probleme

• Fazit & Ausblick

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Radiosity

• Einteilung der Szene in Patches

• Umgebung vollständig diffus

• constant radiosity assumption

B e E e es 1

n

B s F es

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Photon Mapping

• simuliert alle Lichtpfade

• geometrieunabhängig

• Two-Pass Algorithmus1. Photon Tracing

– Emission und Verfolgung durch die Szene– Speicherung in Photon Map

2. Rendering- Abschätzung der Beleuchtungsstärke anhand

Photonendichte (Radiance Estimate)

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Probleme

• Radiosity– nur diffuse Umgebungen– Vorverarbeitung der Szene sehr aufwendig

• Photon Mapping– hohe Photonenanzahl notwendig– direktes Licht: Raytracing– indirektes Licht: Final-Gathering

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Zielsetzung

• Radiosity-Methoden in Photon Mapping Umgebung- Radiosity-Photonen

• Verbesserung der Darstellung direkten Lichtes

• Anzahl benötigter Photonen senken

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Umsetzung

• Integration von Radiosity-Photonen in Raytracing/Photon Mapping-Framework

• Realisierung von diffusem, direkten Licht

• Schattenphotonen

• Refinement-Mechanismus

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Radiosity-Photonen

• sample-basiertes Radiosity-System

• Zuordnung eines Raumwinkels

• Abdeckung der beleuchteten Oberfläche durch Photon-Splats

• Bestimmung der Beleuchtungsstärke durch klassische Radiosity

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Radiosity-Photonen

• durch Raumwinkel definiert sich Radiosity-Splat

A d 2

AA

cos

r2A

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Radiosity-Photonen

• Erweiterung der Photon-Datenstruktur– Position– Lichtstrom– Einfallswinkel– Radius– Formfaktor– BundleId

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Sampling

• Photon Mapping– LVK-Sampling durch Zufallszahlen

• Radiosity-Photonen– möglichst gleichmäßige Abdeckung der Oberfläche– Kontrolle über Refinement-Prozess

Halton-Sequenz

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Halton-Sampling

• Low-Discrepancy-Sequenz

• Erzeugung einer Quasi-Zufallszahl durch einen Index

• Periodizität

• Mehrdimensionale Haltonsequenzi 2 i , 3 i , 5 i , ...

10 68 0,86

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Photonen-Pool

PhotonIdLightId GroupIdLevel

0 1...

N0

BundleId

1...

N0

0

• fester Ausgangspool• Einteilung in

Photonengruppen• Gleicher Indexraum pro

Lichtquelle

• BundleId als eindeutiger Index einer Gruppe

• Level des Refinement-Grades

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Radiance Estimate

Ep

Nsp

A spF A e A s

p N

?

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Fallback-Funktion

1. Keine Beleuchtung (E=0)

2. Klassisches Photon Mapping

3. Formfaktor-Raytracing

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Refinement

• Steuerung der Verfeinerung durch Exponenten der Haltonbasen

• Indizes der neuen GruppenNewGroupIdi = OldGroupId + i * Nl

NewBundleIdi = Bl + NewBundleIdi + LightId * Nl+1

N g b 1k 1 b 2

k2 ... b nk n

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RefinementPhotonIdLightId GroupIdLevel

0 1...

4

BundleId

1...

4

0

1 0 159131721

5913172125

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Refinement

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Orakel

• Entscheidet, ob Gruppe verfeinert wird

• Analysiert Gruppe während Tracing-Vorgangs

• Drei Orakel-Funkionen:1. BFA-Orakel

2. Lischinski-Orakel

3. Geo-Orakel

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BFA-Orakel

F A e A sA e B s BFAMAX

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Lischinski-Orakel

F A e A s

max F A e A s

min B s BFMAX

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Geo-Orakel

• Detektion von Schattenkanten

• Unterteile, falls Licht- und Schattenphotonen einer Gruppe auf einem Primitiv landen

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Ergebnisse

• Geo-Lischinski-Refinement

1172 Photonen2422 ms

5556 Photonen2783 ms

19712 Photonen4239 ms

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Ergebnisse

• Fallback-Methoden– 2592 Gruppen / 31104 Photonen

E = 0

5792 ms

Photon Mappingr = 0,6

9262 ms

Formfaktor-Raytracing20 Schattenfühler

34504 ms

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Ergebnisse

• Vergleich der Verfahren

Formfaktor-Raytracing100 Schattenfühler

43531 ms

Photon Mapping31104 Photonen

r = 0,123642 ms

Radiosity-Photonen31104 Photonen

4789 ms

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Fazit & Ausblick

• Qualität für direktes Licht nicht ausreichend• Abdeckung durch Splats verbessern

– Optimierung der Halton-Parameter– Alternative Sampling-Strategien– Alternative zur empirischen Radiusverdoppelung

• neue Konzepte zur Schattendarstellung• indirektes Licht