실시간 렌더링에서 모션 블러(Motion Blur)는 움직이는 오브젝트를 사실적으로 표현하기 위한 중요한 부분 이다. 실시간 렌더링에서 모션 블러를 구현하는 연구도 지속적으로 개선되고 있다. 기존 모션 블러 구현 방식으로 많이 사용되는 방법은 모션 벡터를 이용하는 것이다. 모션 벡터는 각 프레임의 ...
실시간 렌더링에서 모션 블러(Motion Blur)는 움직이는 오브젝트를 사실적으로 표현하기 위한 중요한 부분 이다. 실시간 렌더링에서 모션 블러를 구현하는 연구도 지속적으로 개선되고 있다. 기존 모션 블러 구현 방식으로 많이 사용되는 방법은 모션 벡터를 이용하는 것이다. 모션 벡터는 각 프레임의 픽셀의 위치에 의해 계산 되는데 이는 이전 프레임의 픽셀 위치 와 현재 프레임의 픽셀 위치의 변화로 계산할 수 있다. 이 방법은 단일 오브젝트 또는 단순한 장면의 모션 블러 렌더링 시 효과 적으로 적용 할 수 있지만 복잡한 장면의 렌더링에서는 각 프레임의 픽셀 위치 정보만 알 수 있기 때문에 프레임 간의 픽셀의 특정 상황을 알 수 없다. 따라서 픽셀의 움직임의 궤적을 정확히 얻을 수 없는 문제가 있기 때문에 복잡한 장면의 모션 블러 렌더링에는 적용하기 힘든 문제가 있다. 본 논문에서는 다중 검색을 통해 현재 픽셀로 접근하는 모든 픽셀에 대한 모션 벡터를 찾고 모션 벡터를 이용하여 색상 정보를 구한 후 모션 벡터를 따라 구한 색상 정보를 이용하여 효과적인 모션 블러를 구현 하는 방법을 제안한다. 현재 픽셀로 접근하는 픽셀을 탐색하기 위해 픽셀의 움직임을 모션 벡터로 저장하고 픽셀이 움직인 범위를 계산하기 위해 정규 분포를 사용한다. 계산된 픽셀 범위 내의 임의의 픽셀을 선택한 후 선택된 픽셀의 모션 벡터가 현재 픽셀을 지나면 모션 벡터를 저장한다. 그 후 저장된 모든 모션 벡터에 대해 역방향 탐색을 수행한다. 역방향 탐색을 통해 얻은 결과 중 화면에 가장 가까운 픽셀의 정보와 탐색 성공률을 저장한다. 탐색 성공률이 항상 100%가 아니기 때문에 렌더링된 모션 블러에 노이즈가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해 역방향 탐색을 통해 얻은 탐색 성공률을 필터 조건으로 한 Edge-avoided denoising을 이용하여 현재 픽셀 기준으로 5 * 5 범위의 픽셀의 노이즈를 제거하여 자연스러운 모션 블러를 구현한다.
실시간 렌더링에서 모션 블러(Motion Blur)는 움직이는 오브젝트를 사실적으로 표현하기 위한 중요한 부분 이다. 실시간 렌더링에서 모션 블러를 구현하는 연구도 지속적으로 개선되고 있다. 기존 모션 블러 구현 방식으로 많이 사용되는 방법은 모션 벡터를 이용하는 것이다. 모션 벡터는 각 프레임의 픽셀의 위치에 의해 계산 되는데 이는 이전 프레임의 픽셀 위치 와 현재 프레임의 픽셀 위치의 변화로 계산할 수 있다. 이 방법은 단일 오브젝트 또는 단순한 장면의 모션 블러 렌더링 시 효과 적으로 적용 할 수 있지만 복잡한 장면의 렌더링에서는 각 프레임의 픽셀 위치 정보만 알 수 있기 때문에 프레임 간의 픽셀의 특정 상황을 알 수 없다. 따라서 픽셀의 움직임의 궤적을 정확히 얻을 수 없는 문제가 있기 때문에 복잡한 장면의 모션 블러 렌더링에는 적용하기 힘든 문제가 있다. 본 논문에서는 다중 검색을 통해 현재 픽셀로 접근하는 모든 픽셀에 대한 모션 벡터를 찾고 모션 벡터를 이용하여 색상 정보를 구한 후 모션 벡터를 따라 구한 색상 정보를 이용하여 효과적인 모션 블러를 구현 하는 방법을 제안한다. 현재 픽셀로 접근하는 픽셀을 탐색하기 위해 픽셀의 움직임을 모션 벡터로 저장하고 픽셀이 움직인 범위를 계산하기 위해 정규 분포를 사용한다. 계산된 픽셀 범위 내의 임의의 픽셀을 선택한 후 선택된 픽셀의 모션 벡터가 현재 픽셀을 지나면 모션 벡터를 저장한다. 그 후 저장된 모든 모션 벡터에 대해 역방향 탐색을 수행한다. 역방향 탐색을 통해 얻은 결과 중 화면에 가장 가까운 픽셀의 정보와 탐색 성공률을 저장한다. 탐색 성공률이 항상 100%가 아니기 때문에 렌더링된 모션 블러에 노이즈가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해 역방향 탐색을 통해 얻은 탐색 성공률을 필터 조건으로 한 Edge-avoided denoising을 이용하여 현재 픽셀 기준으로 5 * 5 범위의 픽셀의 노이즈를 제거하여 자연스러운 모션 블러를 구현한다.
In real-time rendering, motion blur is an important part for realistically expressing moving objects. Research on implementing motion blur in real-time rendering is also continuously improving. A method widely used as an existing motion blur implementation method is to use a motion vector. The motio...
In real-time rendering, motion blur is an important part for realistically expressing moving objects. Research on implementing motion blur in real-time rendering is also continuously improving. A method widely used as an existing motion blur implementation method is to use a motion vector. The motion vector is calculated by the position of the pixel of each frame, which can be calculated as the change of the pixel position of the previous frame and the pixel position of the current frame. This method can be effectively applied for motion blur rendering of a single object or a simple scene, but in the rendering of a complex scene, only the pixel position information of each frame is known, so the specific situation of pixels between frames cannot be known. Therefore, there is a problem that the trajectory of the motion of the pixel cannot be accurately obtained, so it is difficult to apply it to the motion blur rendering of a complex scene.In this paper, we propose a method to find motion vectors for all pixels approaching the current pixel through multiple search, obtain color information using the motion vectors, and then use the color information obtained along the motion vectors to implement effective motion blur. . To search for a pixel approaching the current pixel, we store the pixel's motion as a motion vector and use a normal distribution to calculate the range the pixel moved. After selecting a random pixel within the calculated pixel range, if the motion vector of the selected pixel passes the current pixel, the motion vector is saved. After that, a backward search is performed on all stored motion vectors. Among the results obtained through reverse search, information about the pixel closest to the screen and the search success rate are stored. Because the seek success rate is not always 100%, the rendered motion blur can be noisy. In order to solve this problem, natural motion blur is realized by removing noise in the 5 * 5 range of pixels based on the current pixel by using edge-avoided denoising using the search success rate obtained through backward search as a filter condition.
In real-time rendering, motion blur is an important part for realistically expressing moving objects. Research on implementing motion blur in real-time rendering is also continuously improving. A method widely used as an existing motion blur implementation method is to use a motion vector. The motion vector is calculated by the position of the pixel of each frame, which can be calculated as the change of the pixel position of the previous frame and the pixel position of the current frame. This method can be effectively applied for motion blur rendering of a single object or a simple scene, but in the rendering of a complex scene, only the pixel position information of each frame is known, so the specific situation of pixels between frames cannot be known. Therefore, there is a problem that the trajectory of the motion of the pixel cannot be accurately obtained, so it is difficult to apply it to the motion blur rendering of a complex scene.In this paper, we propose a method to find motion vectors for all pixels approaching the current pixel through multiple search, obtain color information using the motion vectors, and then use the color information obtained along the motion vectors to implement effective motion blur. . To search for a pixel approaching the current pixel, we store the pixel's motion as a motion vector and use a normal distribution to calculate the range the pixel moved. After selecting a random pixel within the calculated pixel range, if the motion vector of the selected pixel passes the current pixel, the motion vector is saved. After that, a backward search is performed on all stored motion vectors. Among the results obtained through reverse search, information about the pixel closest to the screen and the search success rate are stored. Because the seek success rate is not always 100%, the rendered motion blur can be noisy. In order to solve this problem, natural motion blur is realized by removing noise in the 5 * 5 range of pixels based on the current pixel by using edge-avoided denoising using the search success rate obtained through backward search as a filter condition.
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