სასურათე სიბრტყის ადაპტური შერჩევა

Adaptive Sampling

სტენფორდის კურდღელი დარენდერებულია Colibri-ში ადაპტური შერჩევებით.

        რენდერის პროცესში საბოლოო გამოსახულებაზე ხმაური ხშირად არათანაბრად ნაწილდება. მაშინ როდესაც სურათის ერთი ნაწილი მთლიანად სუფთაა მეორე ნაწილში შესაძლოა შესამჩნევი ხმაური იყოს. ამ დროს ჩვენ ვარენდერებთ მეტ ხანს, სანამ სურათი მთლიანად არ გასუფთავდება, თუმცა უნდა აღინიშნოს, რომ იმ ადგილებში სადაც გამოსახულება მალევე გასუფთავდა ჩვენ ვხარჯავთ დამატებით გამოთვლით რესურსს. ადვილი მისახვედრია, რომ კარგი იქნება თუ რამენაირად აღმოვაჩენთ მსგავს, ხმაურიან ადგილებს სურათზე და ვეცდებით დამატებითი რესურსის დახარჯვას ამ ადგილებში რათა გავასუფთაოთ გამოსახულება მთლიანად. მეთოდს, რომელიც სასურათე სიბრტყეზე ახდენს არათანაბარ შერჩევას რაიმე მნიშვნელოვნობის შერჩევით ქვია ადაპტური შერჩევა.

        ადაპტური შერჩევა გარკვეულ შემთხვევებში ძალიან ეფექტურია თუმცა როგორც ყველა მნიშვნელოვნობით შერჩევის მეთოდი ისიც შეიძლება შეცდეს მნიშვნელოვანი ადგილების განსაზღვრისას. არსებობს ადაპტური შერჩევის 2 ტიპი:

1. რომლებიც განსაზღვრავენ ხმაურის ბარიებს და თუკი მოცემულ რეგიონში ხმაური ჩამოცდება მითითებულ ბარიერს წყვეტენ შერჩევებს ამ რეგიონში. უნდა აღინიშნოს, რომ მოცემული ვარიანტი მიკერძოებულია რადგან მონტე კარლოს მეთოდში სასრული შერჩევების საფუძველზე შეუძლებელია დაზუსტებით იმისი თქმა მორჩა თუ არა ამა თუ იმ რეგიონში ჩვენი რეზულტატი ზუსტ ამონახსნთან მიახლოვებას. შერჩევების შეწყვეტით ჩვენ ვსპობთ შანსს ამ რეგიონში რაიმე ცვლილების აღმოჩენის რაც ხდის მაქ მიკერძოებულს.
2. როდესაც ჩვენ უბრალოდ განვსაზღვრავთ რომელი რეგიონია ჩვენთვის უფრო მნიშვნელოვანი და რომელი ნაკლებად. ამ მეთოდში ჩვენ არ ვწყვეტთ შერჩევებს რომელიმე რეგიონზე უბრალოდ ვანაწილებთ გამოთვლით რესურს არათანაბრად.

სურათზე ნაჩვენებია Artec3d-ს ქალის ფიგურა მარცხნივ და შერჩევების რაოდენობა ინტენსივობის სახით მარჯვნივ. 

იმისათვის რომ განისაზღვროს ხმაურიანი ადგილები ხდება RMSE-ს გამოთვლა ყოველი პიქსელისათვის და მის საფუძველზე შერჩევების რაოდენობის განსაზღვრა. საწყის ეტაპზე ჩვენი აკუმულირებული საშუალო გამოსახულება ძალიან ხმაურიანია და შესაბამისად ხმაურიანია გამოთვლილი RMSE-ც, ამიტომ სასურველია, რომ მოხდეს RMSE-ს გამოთვლა იერარქიულად და არა ყოველი პიქსელისათვის.