Skip to main content

თანაბარკუთხოვანი შერჩევა სივრცული რენდერისთვის

Equiangular sampling for volumetric rendering
შერჩევა სიმკვრივის პროპორციულად და თანაბარკუთხოვანი შერჩევა.(წყარო)
        იმისათვის რომ დავითვალოთ პირდაპირი განათება სივრცულ ნაწილაკებზე საჭიროა პირველ რიგში შევარჩიოთ სივრცული ნაწილაკი სინათლის გადამტან სხივზე და შემდგომ დავითვალოთ პირდაპირი განათება მასზე. აღმოჩნდა რომ სივრცული ნაწილაკის შერჩევა ძალიან მნიშვნელოვანია და მკვეთრი გავლენა შეიძლება იქონიოს მეთოდის ეფექტურობაზე. მაგალითად თუკი გამბნევი გარემო თანაბარია ნაწილაკის თანაბარი მონიშვნა სხივის გასწვრივ ძალიან ცუდ შედეგს იძლევა(იხილეთ მარცხენა სურათი ზემოთ მოცემულ მაგალითზე). ამის მიზეზი ის არის რომ სხივებისთვის რომელბიც ახლოს არიან განათებასთან მონიშნული ნაწილაკების უმეტესობა იმდენად შორსაა განათბიდან რომ მათზე მოსული განათება საგრძნობლსდ მცირეა, რადგან ნაწილაკზე მოსული ენერგია მანძილის კვადრატის უკუპროპორციულია.
ეს ძალიან მნიშვნელოვანს ხდის ნაწილაკის შერჩევის პროცესს. იმისათვის, რომ მოვახდინოთ ნაწილაკების შერჩევა მათზე მოსული ენერგიის პროპორციულად საჭიროა მოვახდინოთ თანაბარი შერჩევა იმ კუთხისა რომელსაც ადგენს სინათლის სხივი(სეგმენტი) განათებასთან. ასეთ შერჩევას უწოდენებ თანაბარკუთხოვან შერჩევას (იხილეთ ქვემოთ მოცემული სურათი).


        თანაბარკუთხოვანი შერჩევა მკვეთრად ზრდის მეთოდის ეფექტურობას როდესაც გამბნევი გარემო ჰომოგენურია(თანაბარი) და როდესაც ფაზური ფუნქცია იზოტროპულია. პირველ სურათზე ნაჩვენებია 3 სფერო ჰომოგენურ, იზოტროპულ გამბნევ სივრცეში ერთადერთი წერტილოვანი განათების ქვეშ. ცხადია, რომ საბოლოო შედეგი მხოლოდ ნაწილაკზე მოსულ ენერგიაზე არაა დამოკიდებული, არამედ ასევე ნაწილაკის გაბნევის კოეფიციენტზე, ნაწილაკიდან დამკვირვებლამდე გამტარობაზე და ასევე ფაზურ ფუნქციაზე და მათ გამო შესაძლოა ჩვენმა მეთოდმა დაკარგოს ეფექტურობა. ქვემოთ მოცემულ სურათზე ნაჩვენებია სცენა რომელიც მისი წინამორბედთან შედარებით უფრო რთულია. ამ სცენაში გვაქვს როგორც თანაბარი ნისლი ასევე არათანაბარი გამბნევი გარემო(ღრუბელი, კვამლი) რაც როგორც აღვნიშნეთ ართულებს შერჩევას. მარცხენა სურათი უჩვენებს თანაბარკუთხოვანი შერჩევით მიღებულ შედეგს, სადაც კარგად ჩანს რომ თანაბარ ნისლზე რომელიც განათებასთან ახლოსაა საკმაოდ დაბალია ხმაური თუმცა ქვედა ნაწილში სადაც გამბნევი გარემო არათაანაბარი სიმკვრივისაა ხმაური საგრძნობლად იზრდება. შუა სურათზე ნაჩვენებია შერჩევა რომელიც ნაწილაკის შერჩევას ახდენს როგორც ფაზური ფუნქციის ასევე გაბნევის კოეფიციენტის და ნაწილაკამდე არსებული გამტარობის პროპორციულად რაც ფაქტობრივად არის ყველა დამატებითი ფაქტორი საბოლოო შედეგის მისაღებად. ამ სურათზე კარგად ჩანს რომ განათებასთან ახლოს ხმაური დიდია თუმცა ქვემოთ, კვამლთან, ხმაური თითქმის არაა. შესაბამისად როდესაც ჩვენ გვაქვს 2 მეთოდი, რომელიც ჩვენთვის სასურველი ინტეგრალის სხვადასხვა ნაწილს ფარავს შეგვიძლია ეს მეთოდები გავაერთიანოთ MIS-ის საშუალებით. მარჯვენა სურათი უჩვენებს სწორედ წინა ორი მეთოდის გაერთიანებით მიღებულ მეთოდს, რომელიც ორივე შემთხვევას წარმატებით უმკლავდება.
2 სხვადასხვა მეთოდი გამბნევი ნაწილაკების მონიშვნისა და მათი გაერთიანებით მიღებული მეთოდი მარჯვნივ.
        ასევე აღსანიშნავია, რომ ფართო განათების შემთხვევაში ისეთი როგორიც ზემოთ სურათზეა მოცემული იმისათვის რომ მოვახდინოთ თანაბარკუთხოვანი შერჩევა ჯერ საჭიროა განათებაზე წერტილის მონიშვნა რომლის მიმართაც მოხდება შემდგომში სხივზე ნაწილაკის მონიშვნა. რათქმაუნდა პირდაპირი განათების ეფექტური შერჩევა ირიბ განათებაზეც მოქმედებს ირიბად თუმცა ნაწილაკებზე მოსული ირიბი განათების შესახებ ჩვენ არ გვაქვს ისეთი ინფორმაცია რომლის მიხედვითაც მნიშვნელოვნობით შერჩევას ეფექტურად შევძლებთ ამიტომ ირიბი განათება როგორც წესი საბოლოო შედეგზე არსებული ხმაურის ერთერთი მთავარი წყაროა.

Comments

Popular posts from this blog

CPU GPU და ჰიბრიდული რენდერერები

წყარო         დღემდე აქტუალურია თემა CPU რენდერერი ჯობია თუ GPU . იმისათვის რომ ამ კითხვას მეტნაკლებად ამომწურავი პასუხი გავცეთ განვიხილოთ რენდერერის სტრუქტურა და მოცემულ პლათფორმებზე იპმლემენტაციასთან დაკავშირებული პრობლემები. რენდერერი შედგება რამოდენიმე დიდი კომპონენტისგან როგორიცაა ხილვადობის ამოცანა შეფერადება ინტეგრატორები ფუნქციონალი ხილვადობის ამოცანა         ხილვადობის ამოცანა ერთერთი ყველაზე რთულია გამოთვლითი რესურსის კუთხით. გარდა იმისა, რომ სხივის გეომეტრიასთან თანაკვეთის დათვლას საკმაოდ დიდი დრო ჭირდება, ასევე საჭიროა ამაჩქარებელ სტრუქტურების განახლება კადრიდან კადრზე დინამიური სცენებისათვის. კარგი ისაა, რომ რენდერერის ეს ნაწილი საკმაოდ ადვილად ენკაპსულირებადია და შესაბამისად გვხვდება ბიბლიოთეკები მაგალითად embree(intel), fireRays(AMD), OptiX prime(nvidia), ... რომლებიც ამ ამოცანას საკმაოდ ეფექტურად ხსნიან და რენდერერებშიც მეტნაკლებად ადვილად ინტეგრირდებიან.  სხივების მიდევნების პროცესში ძალიან მნიშვნელოვანია მსგავსი გამოთვლების ლოკალიზება და არსებული SIMD

სინათლის ხილული სპექტრი და სხივის თვისებები

Visible Spectrum სურათზე ნაჩვენებია პრიზმაში გამავალი თეთრი სხივის სპექტრულად გაშლის პროცესი.         სინათლე წარმოადგენს ელექტრომაგნიტურ ტალღას, რომელსაც როგორც ყველა ელექტრომაგნიტურ ტალღას გააჩნია რამოდენიმე მნიშვნელოვანი მახასიათებელი. ერთერთი მნიშვნელოვანი მახასიათებელი არის ტალღის სიგრძე, რომელიც განსაზღვრავს სხივის სპექტრულ ფერს. ელექტრომაგნიტური ტალღები ბუნებაში და თანამედროვე სამყაროში მრავლად გვხვდები. სხვადასხვა ტალთის სიგრძის(სიხშირის) ტალღებს იყენებენ როგორც საყოფაცხოვრებო(რადიო, მობილური ტელეფონი) დანიშნულების, ასევე სამედიცინო(რენდგენის სხივები) და სამხედრო(რადარები) მოწყობილობებში. ადამიანის თვალისთვის ხილული სინათლის ელექტრომაგნიტური ტალღების ტალღის სიგრძე იწყება დაახლოებით 400 ნანომეტრიდან და მთავრდება 700 ნანომეტრზე. ამ დიაპაზონს ქვემოთ ექცევა ულტრაიისფერი ტალღები და დიაპაზონს ზემოთ ექცევა ინფრაწითელი, რომელსაც ადამიანის თვალი ვერ აღიქვამს(იხილეთ ქვემოთ მოცემული სურათი). სინათლის თეთრი სხივი შედგება სხვადასხვა სიხშირის ტალღების ერთობლიობისგან.        

ფერების RGB მოდელი

RGB Color Model         ფერების RGB მოდელი წარმოადგენს ისეთ მოდელს რომელშიც სამი ძრირითადი ფერის წითელი, მწვანე და ლურჯის საშუალებით მიიღება ფერების ფართო სპექტრი. მისი დასახელებაც მოდის სწორედ ძირითადი ფერების ინგლისური სახელწოდების ინიციალებიდან(Red, Green, Blue).         ფერთა სპექტრის ამდაგვარი წარმოდგენა დაკავშირებულია იმასთან, რომ გამოსახულების გამოტანის მოწყობილობებში რომელიც გააჩნიათ კომპიუტერებს, ტელევიზორებს ფერის მიღება ფიზიკურად ხდება სწორედ ამ სამი ძირითადი ფერის შეზავებით. დღესდღეობით ყველაზე გავრცელებული არის 24 ბიტიანი RGB მოდელი, სადაც თითოეულ კომპონენტს ეთმობა ერთი ბაიტი და შესაბამისად შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი მნიშვნელობა [0, 255] დიაპაზონში, რაც საბოლოოდ გვაძლევს 16777216 განსხვავებულ ფერს.