Toward an Efficient Approach for Selecting VPLs in Global Illumination

BABAHENINI, Djihane (2017) Toward an Efficient Approach for Selecting VPLs in Global Illumination. Doctoral thesis, Université Mohamed Khider - Biskra.

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Abstract

En informatique graphique, le rendu nécessite le calcul de la contribution des sources lumineuses (éclairage direct) et de tous les objets de la scène à travers des réflexions, des réfractions et des diffusions multiples dans des milieux participants tels que la fumée, la poussière, les nuages (éclairage indirect). L'éclairage indirect est une tâche très coûteuse, principalement à cause de calcul de la visibilité (entre les rayons lumineux et les objets de la scène). Pour accélérer l'éclairage indirect, il est nécessaire d'exploiter les performances élevées du GPU (Graphics Processing Unit). Le but de cette thèse est d'utiliser le GPU pour calculer tous les objets visibles à partir des sources lumineuses. A cette fin, nous mettons une caméra à 360 degrés composée d'un DPRSM (Dual Paraboloid Reective Shadow Map). Pour chaque pixel de cette caméra, nous calculons le point visible, sa position 3D, sa normale et sa couleur. Chaque point visible agit comme une source de lumière ponctuelle qui joue le rôle de source de lumière secondaire, appelée VPL (Virtual Point Light). Pendant le rendu, tout point de la scène reçoit un rayon en raison de l'éclairage direct et de l'éclairage indirect. Ce dernier est la contribution des VPLs. Le calcul des contributions de tous les VPL prend beaucoup de temps de calcul. Une meilleure solution est de choisir un petit sous-ensemble de VPL par importance à l'aide d'une méthode de transformée inverse (appelée IT) basée sur le calcul d'une CDF (Cumulative Distribution Function). Ensuite, nous calculons la contribution de ce petit sous-ensemble de VPL aux points visibles de la caméra à travers les pixels. La façon dont la CDF est calculée est cruciale pour la qualité de l'image de rendu. Nous proposons deux méthodes pour calculer une CDF efficace ainsi qu'une méthode MIS (Multiple Importance Sampling) combinant une méthode de transformée inverse avec une approche de tracé de chemin distribué (gathering).

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