Global Illumination by Bayesian Monte Carlo and Photon-Driven Irradiance Cache

Jonathan Brouillat 1
1 BUNRAKU - Perception, decision and action of real and virtual humans in virtual environments and impact on real environments
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, ENS Cachan - École normale supérieure - Cachan, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Le rendu réaliste est devenu essentiel dans l'industrie (cinéma, jeux vidéo, prototypage et design...). Cela nécessite de simuler l'interaction entre la lumière et les objets d'une scène 3D, un calcul connu sous le nom d'Illumination Globale et habituellement très coûteux en temps de calcul. Nous présentons une technique d'illumination globale combinant deux méthodes usuelles : les cartes de photons et le cache d'éclairement. Les cartes de photons ne dépendent pas de la vue, mais nécessitent une passe coûteuse appelée regroupement final. Le cache d'éclairement est plus rapide mais dépend de la vue : pour couvrir la scène entière, l'utilisateur doit placer manuellement plusieurs caméras dans la scène. Notre méthode exploite les avantages de chaque méthode, sans intervention de l'utilisateur. Elle génère un cache d'éclairement de qualité indépendant de la vue à partir d'une carte de photons, affichable interactivement. Nous étudions également une nouvelle approche pour réduire la variance inhérente aux méthodes de Monte Carlo. En règle générale, les emplacements des échantillons sont ignorés : deux échantillons proches se voient attribuer la même importance, bien qu'ayant probablement des valeurs similaires. L'approche bayésienne que nous proposons dans cette thèse utilise la valeur et la position des échantillons et se base sur un modèle probabiliste de l'intégrant pour inférer une valeur de l'intégrale. L'estimée bayésienne ne dépend que des échantillons, et non pas de la manière dont ils ont été choisis. Nous montrons que cette approche peut être appliquée au calcul du regroupement final et nous présentons des résultats démontrant l'intérêt du Monte Carlo Bayésien.
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Contributor : Jonathan Brouillat <>
Submitted on : Tuesday, April 20, 2010 - 2:54:51 PM
Last modification on : Friday, November 16, 2018 - 1:28:03 AM
Long-term archiving on : Tuesday, September 14, 2010 - 4:19:30 PM

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  • HAL Id : tel-00474571, version 1

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Jonathan Brouillat. Global Illumination by Bayesian Monte Carlo and Photon-Driven Irradiance Cache. Modeling and Simulation. Université Rennes 1, 2009. English. ⟨tel-00474571⟩

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