MicroPoint

ポイントサンプリングに基づくレンダリング手法では、スーパーサンプリングにより、ピクセル領域内のサンプル数を増やすことで、サンプリングミスの確率が軽減され、生成される画像の品質向上が期待できる。一方、夜空の一点に浮かぶ超新星のように極小領域に高輝度が集中する事例では、サンプリングミスを回避する適正なサンプル数を見積もることは極めて困難である。本研究において、マイクロポイントと呼ぶ、不確定性原理の発想に基づく、新しい概念を導入する。マイクロポイントを用いたレンダリング手法では、スーパーサンプリングを行うことなく、シーン中の高周波成分を正確に捕らえることができる。その結果、従来の手法では莫大な計算コストを要した、夜空の星や毛髪など、ピクセルサイズ以下の領域を占めるオブジェクトに対し、計算コストを飛躍的に改善する事ができる。

In point based rendering techniques, more super samples in a pixel area give lower variance. In other words, we expect improved quality of the image with super sampling. But we can not always estimate the required number of samples, for example in the case that there is an extremely bright extremely small region at a pixel.In this research, we introduce a new concept for rendering called a Micro Point which was inspired by from quantum mechanics. Micro Points handle high frequency components in a scene correctly without super sampling. Today it takes much computational cost to render stars in the night sky, hair, or objects whose area is smaller than a pixel by existing methods. By using Micro Points, the calculation cost will be improved tremendously for such cases.

MPBS(Deep Shadow Mapと分配レイトレーシングの限界)

 Deep Shadow Mapは、所詮、ポイントサンプリングのため、カメラ座標系から見えるオブジェクト全てに対して、正確に光が当たる保証がありません。このアーティクルを回避する手法として、各種の震度バイアス法、オクルーダ近似法が提案されていますが、結局、ボカしているだけなので、正確でSharpな影を表現する手段は、現状でレイトレーシング以外に存在せず、一方、分配レイトレーシングによるソフトシャドウの計算には膨大な時間が掛かることが指摘されています。MicroPoint based Shadow(MPBS)によるレンダリングは、こうした問題を解消します。

 

 現代レンダリングに分類されるマイクロポイント法では、高周波成分を低周波成分に正規化することで、エイリアシングのない画像をスーパーサンプリングなしに生成できることが立証されている。同時に、アルゴリズムの単純さ、マイクロポリゴン法およびポイントクラウド法との親和性から、マイクロポイント法がCG表現のあらゆる領域に拡張可能であることが示唆されている。本研究では、従来のシャドウマップ法が持つ影付け処理の問題点を取上げ、マイクロポイントによる解決方法を提案する。また同時に、提案手法を用いることで、スーパーサンプリングやレイトレーシングを用いる事なく、マイクロポイント法による滑らかで鮮明な陰影を得ることができる事を示す。
 Micro Point - it will be classified into modern rendering technique, and this new rendering technique generates aliasing-free images without super sampling by normalization a high frequency component into a low frequency component. Due to Micro Point algorithm’s simplicity and affinity for micro-polygon and point cloud, Micro Point is expected to give us a lot of novel aspects in computer generated image area. In this paper, we discuss the shadowing process by existing methods, and we propose a new shadowing algorithm: Micro Point Based Shadow. By using our new algorithm, we also show Micro Point method generates images with clear and sharp shadow and shade.  

 

現代レンダリング(Modern Rendering)

領域ー領域型(Area to Area)

 

 

 


  MicroPoint  

 

古典レンダリング(Classical Rendering)

ポイントーポイント型 (Point to Point)

       Z buffer

       Scanline

      Ray Tracing

  Volume

       Micro Polygon

       Point based

       Radiosity

  Photon Map

領域ーポイント型(Area to Point)

  Beam Tracing

      Cone Tracing

 


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