: Jämförelser mellan girig felminimering (GEM) [Rousselle et al. 2011 ] och vår SURE-baserade filtrering. Med SURE kan vi använda kärnor (över bilaterala filter i detta fall) som är mer effektiva än GEM:s isotropiska Gassians. Därför anpassar sig vår strategi bättre till anisotropa egenskaper (såsom rörelse oskärpa mönster på grund av rörelse flygplanet) och bevarar scen detaljer (såsom texturer på golvet och gardiner). Kärnorna i båda metoderna visualiseras för jämförelse. Vi tillämpar Stein's Objektiva Risk Estimator (SURE) för adaptiv provtagning och rekonstruktion för att minska buller i Monte Carlo rendering. SURE är en allmän objektiv estimator för genomsnittliga kvadratfel (MSE) i statistiken. Med SURE kan vi uppskatta fel för en godtycklig rekonstruktionskärna, vilket gör det möjligt för oss att använda effektivare kärnor snarare än att vara begränsade till de symmetriska som användes i tidigare arbeten. Det gör också att vi kan fördela fler prover till områden med högre uppskattad MSE. Adaptiv provtagning och rekonstruktion kan därför bearbetas inom en optimeringsram. Vi föreslår också ett effektivt och minnesvänligt tillvägagångssätt för att minska effekten av bullriga geometriska funktioner där det finns fältdjup eller rörelseoskärpa. Experiment visar att vår metod producerar bilder med mindre buller och skarpare detaljer än tidigare metoder.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använde Steins objektiva risk (SURE) för att välja lämplig parameter.
SURE-based optimization for adaptive sampling and reconstruction
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}