Realistisk bildsyntes kräver både komplexa och realistiska modeller av verkliga ljuskällor och effektiva renderingsalgoritmer för att hantera dem. I detta dokument beskriver vi en processledning för hantering av komplexa ljuskällor från förvärv till global belysningsåtergivning. Vi designar noggrant optiska filter för att garantera höga precisionsmätningar av verkliga ljuskällor. Vi diskuterar två praktiskt genomförbara arrangemang som gör att vi kan mäta ljuskällor med olika egenskaper. Slutligen introducerar vi en effektiv provtagningsalgoritm för vår representation som exempelvis kan användas i samband med Fotonkartor.  Övertygande och realistiska ljuskällemodeller är en viktig förutsättning för fotorealistisk bildsyntes. Med tanke på armaturens exakta utformning (inklusive geometri, material och belysningens utsläppsegenskaper) kan man använda standardberäkningar av global belysning för att integrera komplexa armaturer i syntetiska scener. Detta tillvägagångssätt är dock opraktiskt i de flesta verkliga scenarier, eftersom de exakta konstruktionsuppgifterna utgör en immateriell egendom av betydande värde och sannolikt inte kommer att delas för renderingsändamål. Men även om sådana konstruktionsdata görs tillgängliga, står det inte för tillverkningstoleranser. Dock kan relativt små variationer av parametrar som glastjockleken i halogenlampor ha en betydande inverkan på de ljusmönster som genereras. Dessutom kan rendering baserad på den geometriska modellen vara mycket krävande. Som ett alternativ kan man ta med uppmätta ljusdata från komplexa armaturer direkt i renderingssystemet. Sådana data tillhandahålls av många företag i form av goniometriska diagram [Verbeck och Greenberg 1984], som representerar mätningar av det avlägsna fältet av en armatur (dvs. Riktad information om det avgivna ljuset från en punktljuskälla). Tyvärr är det avlägsna fältet bara en trogen approximation av det avgivna ljuset när ljuskällan är tillräckligt långt från objektet för att belysas -som tumregel minst fem gånger den maximala armaturdimensionen [Ashdown 1995]. Även förbättrade modeller med hjälp av rumsliga intensitetskartor eller komplex avgivande geometri [Rykowski och Wooley 1997] är fortfarande för svaga för att representera det nära fältet av en komplex ljuskälla. Å andra sidan, ett ljusfält [Gortler et al. 1996; Levoy och Hanrahan 1996] representerar helt och hållet nära och långt fältet belysning av en ljuskälla, och kan därmed användas för att representera ljuskällan utan att veta dess geometri och inre struktur. I sitt arbete med nära fältfotometri [Ashdown 1993; Ashdown 1995] har Ashdown presenterat metoder för att mäta ljusfältet av armaturer i både dess nära fält och dess avlägsna fältkomponenter. En digital kamera monterad på en robotarm observerar en ljuskälla från många positioner på en omgivande (hemi-)-sfär. Både Rykowski och Wooley [1997], och Jenkins och Mönch [2000] använder en liknande uppsättning för att förvärva ljusfältet för en armatur, medan Siegel och Stock [1996] ersatte kameralinsen med ett hål. På återgivningssidan, Heidrich et al. [1998] har beskrivit relativt effektiva algoritmer baserade på en liknande representation som de 621 kallade en konserverad ljuskälla. Medan deras algoritmer är snabbare än en brute-force rendering strategi, de är fortfarande quadratic i ljusfältet upplösning. Likheten mellan Ashdowns och Heidrich et als framställningar. visar att mätning och rendering kan fungera på samma datastrukturer, vilket möjliggör en effektiv processledning från förvärv till bildsyntes. I närheten av fältfotometrin riktas ett antal kameror mot armaturen som ska mätas (eller, mer praktiskt, en enda kamera flyttas runt), och sedan registreras strålningsincidenten till filmplanet med hjälp av en bildsensor (t.ex. ett CCD-chip). Kamerapositionerna motsvarar en provtagning av någon virtuell provtagningsyta S. I praktiken kan ljuskällan producera godtyckligt höga rumsliga frekvenser på S, i vilket fall vi just har infört alias genom att inte applicera ett lågpassfilter före provtagningssteget. Denna fråga har tagits upp av Halle [1994] och noterades av Levoy och Hanrahan [1996]. Båda föreslår att kamerans finita bländare används som ett lågpassfilter genom att man väljer bländarstorleken som motsvarar storleken på ett prov på kameraplanet. Formen på filterkärnan är alltså en bieffekt av linssystemet snarare än ett medvetet val baserat på provtagningsteori. I detta dokument beskriver vi ett mätsystem som avsevärt förbättras på nära fältfotometri genom att projicera det ljusfält som avges av ljuskällan till en ändlig grund före provtagning. Detta görs med hjälp av ett enkelt optiskt system. Formen och stödet för basfunktionerna är särskilt utformade för ett särskilt provtagningssystem. Baserat på de resulterande mätningarna kan vi exakt rekonstruera den minsta-kvarts approximationen av det sanna ljusfältet i vår grund. Alternativt, kan vi rekonstruera med en mer effektiv, skift-invariant filter, och få en nära approximation till de lesquare lösning som är lämplig för hårdvara accelererad rendering med den metod som föreslås av Heidrich et al. [1998]................................................................................................................ I jämförelse med tidigare förvärvsmetoder gör vår optiska installation att vi kan röra oss mycket nära ljuskällans yta. I synnerhet avståndet mellan ljuset och bländaren i vårt system är mindre än avståndet mellan bländaren och bildplanet. Detta gör att vi kan fånga ett mycket bredare synfält i ett enda fotografi. På renderingssidan introducerar vi en lösning för att utföra viktiga provtagningar av vår ljusfältsrepresentation. Detta gör att vi kan integrera de förvärvade ljuskällorna i globala belysningsmetoder som Fotonkartan Algoritm [Jensen 2001b]. I motsats till Heidrich et al., har denna algoritm konstant tids komplexitet, d.v.s. Den är oberoende av ljusfältsupplösningen. Resten av denna uppsats är strukturerad enligt följande: för det första presenterar vi konceptuellt förhållningssätt till filtrerad ljuskällemätning (avsnitt 2) innan vi diskuterar de teoretiska grunderna för vår metod i Avsnitt 3. Vi beskriver sedan den fysiska inställning vi använder för mätning i Avsnitt 4, och vår renderingsalgoritm i Avsnitt 5. Slutligen presenterar vi resultat baserade på både mätningar och simulering (avsnitt 6), och avslutar med några idéer för framtida arbete (avsnitt 7). Den konceptuella inställningen för vårt tillvägagångssätt för mätning av filtrerad ljuskälla visas i figur 2. Ljusstrålar avges från ljuskällan och träffar ett filter i ett plan S. Detta plan är ogenomskinligt förutom det ändliga stödområdet för filtret som kan flyttas till ett antal diskreta positioner på ett regelbundet rutnät. Filtret är en halvgenomskinlig film, liknande en bild, som innehåller 2D-bilden av en basfunktion 0 ij (u, v). Ljuset som faller genom detta filter träffar ett andra plan M, på vilket vi kan mäta strålningen med en hög rumslig upplösning. När man jämför denna inställning med arbetet på nära fältfotometri [Ashdown 1993; Siegel och Stock 1996], S ungefär motsvarar det plan på vilket nålhål eller ändliga bländare av kamerorna ligger, medan M motsvarar bildsensorn i kameran. Den grundläggande skillnaden i vårt tillvägagångssätt är att vi kan välja ett godtyckligt filter 0 ij (u, v) som projicerar det ljusfält som avges av armaturen i ett godtyckligt valt funktionsutrymme. Detta resulterar i en optisk lågpass filtrering av ljusfältet innan provtagning, och därmed bidrar till att undvika alias artefakter. I allmänhet kommer vi att välja ett standardrekonstruktionsfilter Oij(u, v) för rendering, och dess biorthogonal bas 0 ij (u, v) för mätning. Detta kommer att göra det nödvändigt att utföra mätningar med filter som innehåller negativa värden, och kan därför inte genomföras optiskt som en opacitet. I detta fall delar vi upp filtren i en positiv och en negativ komponent: Vi utför sedan separata mätningar för båda delarna och subtraherar resultaten i mjukvaran. På samma sätt kan vi skala om basfunktioner med värden > 1, och korrigera för det i programvara. I princip måste man också utföra lågpassfiltrering på mätplanet M. Detta är dock optiskt mycket svårt eller till och med omöjligt att genomföra om filterkärnorna överlappar varandra. Lyckligtvis är det tekniskt lätt att uppnå en mycket hög mätupplösning på M, så att vi kan betrakta de uppmätta data som punktprover, och implementera en godtycklig filterkärna medan nedsampling till den slutliga upplösningen. Observera att filterkärnorna för S och M kan väljas oberoende enligt rekonstruktionsprocessens krav. I detta papper använder vi en bitvis kvadratisk grund för att konstruera 0 ij (u, v) (se avsnitt 4.2) och ett boxfilter för 0 kl (s, t). Den senare fungerar bäst med vår viktiga provtagningsalgoritm (avsnitt 5 och bilaga B). Innan vi diskuterar teorin bakom den föreslagna metoden i detalj introducerar vi först den matematiska notation som används i detta dokument. Denna notation sammanfattas i strålning orsakad av Lmn(u, v, s, t) på mätytan M Tabell 1: Notation (översikt) -se även Figur 2. För mätningen antar vi att det ljusfält som avges av ljuskällan är väl representerat av en projektion i en grund Vi antar att vi har lokalt stöd, och i, j, k, och l ungefär motsvarar översättningar i u, v, s, och t, respektive. Observera dock att de översatta basfunktionerna inte alltid kommer att ha samma form, dvs. I j k l (u, v, s, t) kan inte vara en exakt kopia av Vi definierar också två ytterligare uppsättningar av basfunktioner, en för mätning och en för rekonstruktion. För ombyggnad använder vi en 1D-bas {și} i-Z Z med fastigheten 0hi(x) = 0(x + i). Den 4D-rekonstruktion bas ges sedan som tensor produkt bas För mätning, använder vi biorthogonal (eller dual) {ș i (x)} i och Z av rekonstruktion bas med och igen vi använder en tensor-produkt konstruktion för 4D bas. Vårt tillvägagångssätt bygger på mätning av irradiansen Emn(s, t) i det (s, t)-plan som orsakas av tillbudets utstrålning u, v, s, t). I avsnitt 4.1 kommer vi att diskutera två fysiska inställningar för att utföra denna typ av mätning. Resultatet av en sådan mätning är den geometriska termen cos 2 / R 2 består av avståndet R för punkten på (u, v)-planet från punkten på (s, t) planet, samt cosinusen för vinkeln  till mellan planet normals och vektorn som förbinder de två punkterna. Observera att denna term också står för eventuella skillnader i parameteriseringarna på de två planen (dvs. olika rutnätsseparationer). Vi beskriver nu en exakt rekonstruktionsalgoritm med tanke på mätningarna Emn. I detta syfte definierar vi först hur förhållandet mellan basfunktionerna och återuppbyggnads- och mätbaserna bör vara. Vi definierar Införa denna definition i ekvation 5, och med hjälp av biorthogonality relation (ekvation 4) avkastning För att avgöra vilket återuppbyggnadsfilter som ska användas, skriver vi nu om ekvation 1 med hjälp av ekvation 6 och 7: Detta indikerar att vi exakt kan rekonstruera L, projektionen av L i grunden { ska ijkl } genom att använda återuppbyggnadsfiltret R 2 / cos 2  till · 0mn(u, v). Observera att detta rekonstruktionsfilter innehåller en skiftvariantkomponent i form av den geometriska termen. Intressant nog kommer denna geometriska term att ta bort för Fotonkartans partikelemissionsalgoritm som vi diskuterar i Avsnitt 5. För andra renderingsalgoritmer som de som föreslås av Heidrich et al. [Heidrich et al.] [Heidrich et al.] [Heidrich m.fl.] [Heidrich m.fl.] [Heidrich m.fl.] [Heidrich m.fl.] 1998 ], bör återuppbyggnaden helst endast omfatta en konvolution med en skift-invariant filterkärna. I bilaga A diskuterar vi ett ungefärligt återuppbyggnadsprogram som tillfredsställer denna egendom. I detta avsnitt förklarar vi hur det teoretiska ramverket kan omvandlas till en praktisk förvärvsmetod. Vi föreslår två olika hårdvaruinställningar och diskuterar deras fördelar och nackdelar. Slutligen beskriver vi de filterkärnor som används i våra mätningar. Den första installationen vi föreslår -Setup A - är baserad på en standard fotografisk kamera där linsen tas bort och ersätts av filtret 0 ij (se vänster sida av figur 3). Som med konventionella ljusfält måste kameran placeras på hörnen i ett vanligt rutnät inom S-planet och bilder kan fångas. Även om denna inställning är kompakt och lätt att hantera, det har vissa nackdelar. Den fasta och ofta ganska små storleken på bildsensorn (t.ex. ett CCD-chip) innebär en stark begränsning av filterkärnans storlek och de infallsvinklar av belysning som täcks av mätningen. Dessutom bestämmer avståndet mellan filterplanet och bildplanet kamerans brännvidd (liksom en pinhålskamera). Ett stort avstånd leder till en telelinseffekt och ytterligare begränsar de användbara infallsvinklarna. Filtret 0 ij (u, v) projicerar en bild på en diffus reflektor som fångas upp av en kamera. Dessa problem kan undvikas med Setup B. Här används filtret 0 ij för att projicera en bild av ljuskällan på en diffust reflekterande skärm. Om ett diffust (lambertiskt) reflektormaterial av hög kvalitet finns tillgängligt, begränsas filterstorleken och siktvinklarna (nästan) endast av reflektorns storlek. Å andra sidan gör den större installationen det potentiellt svårare att använda, och fel på grund av indirekt ljus som reflekteras från delar av utrustningen såsom reflektionsskärmen eller miljön tenderar att öka. Dessutom ökar kalibreringsansträngningen eftersom kamerasystemets inneboende och extrinsiska parametrar i förhållande till den projicerade bilden måste återvinnas. Den teoretiska ramen och de genomföranden som beskrivs ovan gör det möjligt att använda godtyckliga filter 0 i och 0 i med begränsat stöd. Det är därför möjligt att konstruera filter som är anpassade till den aktuella ljuskällans specifika egenskaper, t.ex. med hänsyn till ljuskällans struktur eller den avsedda användningen av data. För våra mätningar använder vi en bitvis kvadratisk basfunktion 0hi,bellq Även om det också skulle vara möjligt att använda den klassiska quadrilinear bas, väljer vi denna på grund av dess C 1 kontinuitet som hjälper till att förhindra Mach band. Figur 4 visar en sammansvärjning av denna funktion och dess dubbla. Observera att vissa delar av den dubbla basen är negativa. Att använda denna funktion som ett filter resulterar i negativa koefficienter. Detta kommer att ske på platser med stark intensitet gradienter i det ursprungliga ljusfältet. Det finns två sätt att hantera denna situation. Den första är att klämma in värdet på koefficienterna efter mätning, vilket garanterar att varje fråga i ljusfältet kommer att vara positiv. Detta tillvägagångssätt kommer dock att avlägsna fina detaljer på ljusfältet och motsäger vår filtreringsstrategi. Vi väljer därför att behålla de negativa koefficienterna i datastrukturerna, och att bara klämma negativa resultat efter återuppbyggnad. Med detta tillvägagångssätt förblir de positiva delarna av det rekonstruerade ljusfältet oförändrade. I detta avsnitt diskuterar vi integrationen av våra uppmätta ljuskällor i ett partikelbaserat globalt belysningssystem. Vi valde Photon Map algoritm [Jensen 1996; Jensen 2001a; Jensen 2001b] för rendering, eftersom det är en av de vanligaste och enklast att använda metoder som finns tillgängliga. Vi presenterar en lösning för att avge partiklar från våra uppmätta data, och vi beskriver även vissa justeringar av den klassiska Photon Map algoritmen. Observera att vår viktiga provtagningsmetod inte bara gäller fotonkartor, utan alla algoritmer som kräver fotografering från ljuskällan såsom partikelspårning [Walter et al. 1997] eller dubbelriktad vägspårning [Lafortune och Willems 1993]. För scenbeskrivningen fäster vi ljusfältet till ett virtuellt geometriskt objekt, som representerar en bedragare för det område från vilket ljuset avges. Detta kan till exempel vara glasytan på ett bilhuvudljus, eller helt enkelt en plan polygon som representerar ett av ljusfältets plan. Denna geometri hjälper till att placera ljuskällan i 3D-scenen och kan också användas för att underlätta provtagningen i vår renderingsalgoritm. För att avge en partikel från vår ljuskällerepresentation kan vi sedan använda standardmetoden för att välja en slumpmässig punkt på bedragarens geometri och sedan en slumpmässig riktning. Även om detta tillvägagångssätt kan vara tillräckligt för en relativt enhetlig ljuskälla, kan det vara ineffektivt när höga rumsliga och riktningsmässiga frekvenser finns. Figur 5: En ljusfältscell för PDF-beräkning som bildas av en enda pixel på mätplanet M och med 1/4 av ett filter på filterplanet S. Detta motsvarar den region på S där 0hi(u), 0hi+1(u), 0j(v) och 0j+1(v) överlappar varandra. 624 Vi utvecklar därför en viktig provtagningsstrategi för vår ljusfältsrepresentation. De partiklar som vi vill släppa ut måste uppskatta den totala energi E kommer från ljusfältet: För att uppnå en konstant energi för varje foton, sannolikhetstäthet funktion (PDF) av foton utsläpp måste vara: För att generera slumpmässiga fotoner distribueras enligt denna PDF, använder vi standardmetoden för att generera jämnt fördelade slumpmässiga punkter i 4D, och passerar dem genom den inverterade kumulativa densitet funktion (CDF, [Pitman 1992] ). Om vi har förinverterat och tabulerat CDF, då generera en ny slumpmässig foton enligt denna betydelse är möjligt i konstant tid, dvs.. oberoende av ljusfältsupplösningen. En komplikation i vårt fall är dock att vi har PDF-filen representerad i termer av några komplicerade och överlappande basfunktioner i stället för den vanliga punkten provtagning (dvs.. Tabulerad) representation. Vi genererar därför inte direkt och inverterar CDF från grundrepresentationen, utan väljer snarare en tvåstegsmetod. Vi beräknar först en 4D-tabell med konstant sannolikhet för att välja en 4D-cell från ljusfältet (se figur 5). En enda 4D-cell motsvarar alla riktningar som kommer från en pixel på mätplanet till 1/4 av ett filter på filterplanet (motsvarande den minsta överlappningen mellan två angränsande filter i vår grund). Sannolikheten på denna cell kan beräknas genom några enkla summeringar över ljusfältet koefficienter. Uppgifterna beskrivs i bilaga B. Då, eftersom vi nu har en konstant sannolikhet för varje cell, kan vi vända denna tabell lättare än den kontinuerliga representationen av PDF. Observera att alla dessa steg utförs endast en gång i ett förbearbetningssteg. Den resulterande tabellen är en del av den ljuskällebeskrivning som vi sparar på disk. Som påpekades i föregående avsnitt är ljusfältet fäst vid en virtuell basgeometri. Bestrålningen vid en punkt x kan enkelt beräknas genom provtagning av denna geometri. Men som i fallet med indirekt belysning kan detta tillvägagångssätt vara ganska ineffektivt beroende på ljuskällans riktningsvariation. Vår strategi är därför att separera den globala kartan över den traditionella Photon Map-algoritmen till två: den direkta kartan (dvs. De direkta effekterna från ljuskällorna) och en ny global karta (dvs. stötar efter en diffus reflektion). Med denna separation har vi två möjligheter att beräkna den direkta belysningen: vi kan antingen välja att rekonstruera den direkt från den direkta kartan, eller så kan vi använda den direkta kartan för att generera en betydelse för att styra en standard Monte Carlo belysning integration. Den tidigare metoden lovar att vara ganska effektiv för starkt riktade ljuskällor. Kvaliteten på denna rekonstruktion kan också ökas genom att lagra ett större fotonnummer i den direkta kartan, samtidigt som ett lågt antal för den globala kartan. Detta tillvägagångssätt innebär antingen att integrationen begränsas till regioner där vissa direkta fotoner finns i grannskapet, eller att man bygger en provtagningstabell för betydelse från de närmaste partiklarna i den direkta kartan (liknar den metod som används för den globala kartan av Jensen [1995]). Idén att identifiera de direkta effekterna infördes redan i [Keller och Wald 2000]. Istället för att använda två olika kartor använder de den klassiska globala kartan och utökar fotondatastrukturen genom att lagra en ljuskälleidentifierare. Även om detta tillvägagångssätt är väl lämpat för att bestämma vilken ljuskälla partikeln kommer ifrån, är det mindre effektivt att hitta alla direkta effekter, vilket är vad vi kräver här. I allmänhet ger uppdelningen av den globala kartan i två kartor oss mycket mer flexibilitet i återuppbyggnadsprocessen. Som påpekats ovan kan användaren välja mellan olika metoder för både direkt och indirekt belysning. Observera att denna algoritm är oberoende av vår ljuskälle representation och kan även användas i andra Photon Map implementationer. Detta gäller även för följande avsnitt. Vår implementering använder en något annorlunda algoritm för att hitta Np närmaste fotoner i en av de två kartorna. Vi anser att vårt tillvägagångssätt är bättre när det gäller att bestämma vilka fotoner som faktiskt bidrar till strålningsberäkningen. I följande, di kommer att beteckna islagsriktningen för en foton pi, och x i kommer att beteckna sin position. Vi söker sedan efter partiklarna närmast en position x med en normal n. Under sökningen anser vi bara de partiklar som har en negativ punktprodukt ( di · n), vilket innebär att partikeln kommer från ovan ytan. Detta garanterar att endast de infallande fotonerna på ena sidan av en vägg, till exempel, kommer att bidra till den rekonstruerade belysningen. Sedan, med en strategi som liknar den som beskrivs av Lastra et al. [2002] beräknas densiteten på tangentplanet. Partiklarna pi projiceras in i tangentplanet vid x, och Euclideans avstånd av denna projicering från x används som avståndsmått. Avståndet definieras alltså som: Detta gör att vi kan öka noggrannheten i återuppbyggnaden, särskilt för icke plana ytor och hörn. Först presenterar vi resultat från en simulering av hela processen, från förvärv (med Setup A) till rendering som en validering av vår strategi. Vi diskuterar sedan våra mätuppställningar och visar renderingar av förvärvade datamängder. 625 Innan vi bygger den verkliga installationen validerar vi vår strategi genom att simulera förvärvet av ett starkt riktat ljusfält såsom en bildprojektor. Den har en öppning på 50 mm och en brännvidd på 59 mm. Vi använder en inverterad SIGGRAPH 2003 logotyp som en bild, för att skapa starka riktningsvariationer (se figur 6 ). Simuleringar görs med Setup A med en filterstorlek på 5.068 mm×5.068 mm och den kvadratiska basen. Den simulerade kameran har en bildsensor med en storlek på 27.15 mm×18,1 mm och en upplösning på 150 × 100 pixlar. Avståndet mellan filtret och bildsensorn är 39 mm och avståndet mellan bildprojektorn och kameran är 20 mm. Vi simulerar förvärvet av en 41 × 41 uppsättning bilder. Vi lagrar data i en signerad version av RGBE-formatet [Ward 1991 ] för att få en effektivare användning av minnet. Den resulterande simuleringen använder ca 96 MB minne. Ursprunglig konfiguration In-focus plan Baserat på dessa data, beräknade vi sedan en sekvens av projektioner på ett plan som rör sig från linsen på projektorns projektor till projektorns fokusplan, för att visa riktningsändringarna (se figur 6 ). Bilden i fokus visar att vi lyckas fånga hela ljuskällans form, även om de små detaljerna inte är närvarande som förväntas för denna installationsgeometri och den optiska filtreringen. Vi använde också dessa data för att beräkna en global belysningslösning som validerar partikelemissionsmetoden (se figur 7). Denna scen har omkring 15 000 primitiver, och det tog ungefär 2 minuter att beräkna den inverterade sannolikhetstabellen (storlek 32 × 32 × 128 × 128), 4 sekunder för att släppa ut 40 000 fotoner och 52 minuter för att ge en bild. Från ljusfält
Goesele på el REF utvecklar en metod för att hantera komplexa ljuskällor från förvärv till global belysningsåtergivning genom att mäta verkliga ljuskällor med hjälp av optiska filter.
Accurate light source acquisition and rendering
{'venue': "SIGGRAPH '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}