velikost textu

Global exploration in Markov chain Monte Carlo methods for light transport simulation

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Global exploration in Markov chain Monte Carlo methods for light transport simulation
Název v češtině:
Globální explorace v Monte Carlo metodách s Markovovými řetězci pro simulaci transportu světla
Typ:
Disertační práce
Autor:
Mgr. Martin Šik
Školitel:
doc. Ing. Jaroslav Křivánek, Ph.D.
Oponenti:
Wenzel Jakob
Per Christensen
Id práce:
123042
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Program studia:
Informatika (P1801)
Obor studia:
Počítačová grafika a analýza obrazu (4I5)
Přidělovaný titul:
Ph.D.
Datum obhajoby:
30. 1. 2019
Výsledek obhajoby:
Prospěl/a
Jazyk práce:
Angličtina
Klíčová slova:
počítačová grafika, zobrazování, simulace transportu světla, Monte Carlo s Markovovými řetězci, globální explorace
Klíčová slova v angličtině:
computer graphics, rendering, light transport simulation, Markov chain Monte Carlo, global exploration
Abstrakt:
Fotorealistické zobrazování se již zcela běžně provádí pomocí simulace transportu světla a Monte Carlo metod. Avšak algoritmy použité v současných zobrazovacích systémech jsou často neefektivní, a to zvláště ve scénách, které mají složitou viditelnost mezi kamerou a světelnými zdroji anebo obsahují transport světla přes mnoho lesklých odrazů. Z důvodu zefektivnění simulace v těchto scénách by bylo vhodné využít v praxi robustnější algoritmy. Algoritmy simulace transportu světla založené na Monte Carlo metodách s Markovovými řetězci (MCMC) jsou efektivní právě při vzorkování různých typů světelných cest, a to i ve scénách se složitou viditelností. Na druhou stranu tyto algoritmy často generují příliš mnoho vzorků v některých částech prostoru světelných cest, zatímco jiné části jsou vzorkovány málo, nebo vůbec. Toto chování je způsobeno nedostatečnou globální explorací prostoru světelných cest, která vede k nepředvídatelné konvergenci a k chybám ve výsledném obrázku. Kvůli tomuto nedostatku jsou MCMC metody v praxi často opomíjeny. V této disertační práci se proto soustředíme na zlepšení globální explorace stavového prostoru v MCMC algoritmech pro simulaci transportu světla. Nejdříve uvádíme nový MCMC algoritmus, který používá techniku replica exchange k vylepšení globální explorace. Za účelem zvýšení efektivity replica exchange zavádíme takzvané “temperování” prostoru světelných cest, čímž umožníme Markovovu řetězci snazší objevování důležitých cest. Zavádíme také nové strategie pro výměnu stavů řetězců v algoritmu replica exchange, které dále zvyšují efektivitu výsledného algoritmu. Dále prezentujeme další nový MCMC algoritmus, který je založen na takzvaném obousměrném algoritmu spojování a slučování vrcholů (vertex connection and merging). Naše metoda z něj využívá techniky vzorkování světelných cest a přepoužívání světelných cest opět za účelem zlepšení globální explorace v prostoru cest, obzvláště ve scénách obsahujích transport světla přes mnoho lesklých odrazů. Kromě dvou nových algoritmů tato disertační práce také obsahuje rozsáhlý přehled současných MCMC metod používaných k simulaci transportu světla.
Abstract v angličtině:
Monte Carlo light transport simulation has become a de-facto standard tool for photorealistic rendering. However, the algorithms used by the current rendering systems are often ineffective, especially in scenes featuring light transport due to multiple highly glossy or specular interactions and complex visibility between the camera and light sources. It is therefore desirable to adopt more robust algorithms in practice. Light transport algorithms based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) are known to be effective at sampling many different kinds of light transport paths even in the presence of complex visibility. However, the current MCMC algorithms often over-sample some of the paths while under-sampling or completely missing other paths. We attribute this behavior to insufficient global exploration of path space which leads to their unpredictable convergence and causes the occurrence of image artifacts. This in turn prohibits adoption of MCMC algorithms in practice. In this thesis we therefore focus on improving global exploration in MCMC algorithms for light transport simulation. First, we present a new MCMC algorithm that utilizes replica exchange to improve global exploration. To maximize efficiency of replica exchange we introduce tempering of the path space, which allows easier discovery of important parts of the path space by the Markov chain. We further enhance replica exchange by designing novel replica exchange moves. Second, we present a different MCMC algorithm that is built upon the vertex connection and merging (VCM), a.k.a. unified path space sampling (UPS) algorithm. The path sampling techniques and subpath reuse from VCM/UPS leads to easier global exploration of the path space in the presence of glossy or specular transport. Besides the new algorithms that aim at improving global exploration, this thesis also contains a comprehensive survey of the Markov chain Monte Carlo methods used in light transport simulation.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Mgr. Martin Šik 171.34 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Mgr. Martin Šik 103 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Mgr. Martin Šik 100 kB
Stáhnout Posudek vedoucího doc. Ing. Jaroslav Křivánek, Ph.D. 4.36 MB
Stáhnout Posudek oponenta Wenzel Jakob 84 kB
Stáhnout Posudek oponenta Per Christensen 30 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby 221 kB