Strålspårning anses vara en av de mest effektiva teknikerna för att göra fotorealistiska bilder, men kräver ett stort antal strålprover för att producera konvergerade eller till och med visuellt tilltalande bilder. Vi utvecklar en ny bildplansadaptiv provtagnings- och rekonstruktionsmetod baserad på lokal regressionsteori. En ny lokal rumsuppskattningsprocess föreslås för att använda den lokala regressionen, genom att kraftfullt ta itu med bullriga högdimensionella funktioner. Med tanke på den lokala regressionen på uppskattat lokalt utrymme, tillhandahåller vi en ny tvåstegs optimeringsprocess för att välja bandbredder av funktioner lokalt på ett datadrivet sätt. Lokal viktad regression tillämpas sedan med hjälp av de beräknade bandbredderna för att producera en jämn bildrekonstruktion med välbevarade detaljer. Vi härleder en felanalys för att styra vår adaptiva provtagningsprocess på det lokala utrymmet. Vi visar att vår metod ger mer exakta och visuellt tilltalande resultat över de senaste teknikerna inom ett brett spektrum av renderingseffekter. Vår metod gör det också möjligt för användare att använda en godtycklig uppsättning funktioner, inklusive bullriga funktioner, och robust beräknar en delmängd av dem genom att ignorera bullriga funktioner och dekorera dem för högre kvalitet.
Moon m.fl. REF tillämpade lokalviktad regression för att härleda en felanalys.
Adaptive Rendering Based on Weighted Local Regression
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}