Monte Carlo renderingssystem kan ge viktiga visuella effekter såsom fältdjup, rörelseoskärpa och områdesbelysning, men de utgivna bilderna lider av stötande buller vid låga provtagningshastigheter. Även om år av forskning inom bildbehandling har producerat kraftfulla denoiserande algoritmer, de flesta av dem antar att buller är rumsligt invariant över hela bilden och kan inte direkt tillämpas på denoise Monte Carlo rendering. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som gör det möjligt att använda någon rumsligt invariant bild denoiserande teknik för att ta bort buller i Monte Carlo-återgivningar. Vår nyckelinsikt är att använda en bulleruppskattning för att lokalt identifiera mängden buller i olika delar av bilden, tillsammans med en flernivåalgoritm som denoiserar bilden på ett rumsligt varierande sätt med hjälp av en standard denoiseringsteknik. Vi föreslår också ett nytt sätt att utföra adaptiv provtagning som använder bulleruppskattningen för att identifiera de bullriga områden där fler prover kan placeras. Vi visar att vårt ramverk körs på några sekunder med moderna denoiserande algoritmer och producerar resultat som överträffar toppmoderna tekniker i Monte Carlo rendering.
Dessutom gjorde de det också möjligt att använda någon rumsligt invariant bild denoiserande tekniker i Monte Carlo rendering REF.
Removing the Noise in Monte Carlo Rendering with General Image Denoising Algorithms
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}