Robust Light Transport Simulation via Metropolized Bidirectional Estimators

BPT与MLT融合技术
最新推荐文章于 2022-06-20 11:34:54 发布
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分类专栏： ray trace computer graphics 文章标签： RayTracing BPT MLT Path
结合BPT、PM及MLT三大算法优势，解决光线追踪中高光表面及复杂Visibility问题。通过改进VCM/UPS算法，利用MLT优化lightsubpath采样，提升图像真实感。

文章转自：http://thegibook.com/rmse/
版权归原作者。

2016年SIGGRAPH Asia上最感兴趣的莫过于这篇Robust Light Transport Simulation via Metropolized Bidirectional Estimators，看标题就很牛逼：原本比较独立的光线追踪两大经典算法BPT和MLT合体了！这里简要描述下这篇论文的思路：

传统上我们认为光线追踪有三大基础算法：BPT，PM和MLT，它们都是相对比较独立的，因为它们各自采用不同形式的光照公式，例如BPT的路径积分形式，PM的范围估计，MLT则是将整个图像看成一个分布，这些看起来都是完全独立的。然而它们各自都有优缺点，好的想法是能不能把它们组合起来。

例如BPT的缺点是不能处理SDS，PM的缺点是处理diffuse表面不如BPT，MLT由于抽样点的相关性导致处理高光表面很低效，因为Markov chain始终在高频尖锐的部分徘徊，从整个图像上看stratification不够好；

2012年的VCM/UPS算法是一个很大的突破，它开始尝试将BPT和PM结合起来，使用PM对light subpath采样，并且将算法统一到BPT中，这样BPT就可以有效处理SDS。近几年中VCM/UPS几乎成了现在主流的离线渲染解决方案（参见The Path to Path-Traced Movies这篇论文）；

然而VCM/UPS的缺点是，因为它仍然是BPT的思路，eye subpath并不知道light subpath的情况，所以尽管它能处理SDS，但是两个subpath连接的时候形成的很多full path由于可见性（尤其对于复杂visibility的场景）而对光照贡献率很低，而MLT则很擅长处理Visibility的问题，所以这篇论文就基于VCM/UPS来使用MLT对light subpath进行采样，这样保证了两个subpath之间的连接更符合最终图像分布。这篇论文也就同时把BPT，PM和MLT三大基础算法组合在了一起！

具体做法就是，首先使用传统MC在图像平面生成eye subpaths，这里不使用MCMC产生eye subpath的原因是MLT在图像平面（image plane）的stratification不好；然后从这些eye subpath的位置开始产生Markov chain来产生light subpath（所以MLT在这里是用来产生一个subpath分布而不是整个图像分布）。这样整个算法能处理高光和复杂Visibility这两大难题的场景。

论文下载：http://www.ci.i.u-tokyo.ac.jp/~hachisuka/

Structure-Revealing Low-Light Image Enhancement Via Robust Retinex Model论文阅读
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05-26 1333
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Metropolis Light Transport学习与实现
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08-16 3566
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09-06
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09-06
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robust pca via proximal gradient with continuation
08-12
鲁棒主成分分析（Robust PCA）是一种用于处理异常值的数据降维方法。它通过将数据分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和来提取主要的特征。然而，传统的Robust PCA方法在大规模数据上计算复杂度高，因此需要寻找高效的求解方法。 “robust pca via proximal gradient with continuation”是一种用于求解Robust PCA问题的高效算法。该算法基于近端梯度法，并通过进行连续性优化来寻找全局最优解。 具体而言，该算法通过以下步骤进行求解： 1. 将原始数据矩阵表示为低秩矩阵L和稀疏矩阵S的和：X = L + S。 2. 初始化L、S和权重参数λ。 3. 使用近端梯度下降法迭代更新L和S，直到收敛或达到最大迭代次数。 4. 根据权重参数λ更新L和S。 5. 根据更新后的L和S重新计算权重参数λ，并重复步骤3和4。 通过使用近端梯度法，该算法可以高效地求解Robust PCA问题，并且能够处理大规模的数据。同时，通过连续性优化，该算法可以找到全局最优解，提高了鲁棒性能。 总而言之，“robust pca via proximal gradient with continuation”是一种高效、鲁棒的Robust PCA求解算法，可以用于处理带有异常值的大规模数据降维问题。
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