[논문]적분기반 필터링을 이용한 소프트 섀도우

장파; 오경수

doi:10.7583/jkgs.2020.20.3.65

적분기반 필터링을 이용한 소프트 섀도우
Soft Shadow with integral Filtering 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.20 no.3, 2020년, pp.65 - 74

장파 (숭실대학교 미디어학부) , 오경수 (숭실대학교 미디어학부)

초록
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섀도우 매핑 알고리즘에서 섀도우 맵이 확대되면 계단형 섀도우 실루엣이 나타난다. 본 논문에서는 재구성된 실루엣을 이용하여 소프트 섀도우를 생성한다. 먼저 섀도우 실루엣은 선형 또는 2차 곡선 모델을 기반으로 한 서브 텍셀 엣지 검출 방법을 통해 확보한다. 그리고 적분을 이용하여 정확한 섀도우 밝기의 평균을 얻기 위해 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 상기 과정을 통해 앨리어싱 현상이 두드러지는 실루엣을 효과적으로 제거하며 소프트 섀도우를 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the shadow map method, if the shadow map is magnified, the shadow has a jagged silhouette. Herein, we propose a soft shadow method that filters reshaped silhouettes analytically. First, the shadow silhouette is reshaped through sub-texel edge detection, which is based on linear or quadratic curve models. Second, an integral shadow filtering algorithm is used to accurately obtain the average shadow intensity from a definite integral estimation. The implementation demonstrates that our solution can effectively eliminate jagged aliasing and efficiently generate soft shadows.

주제어

표/그림 (9)

그림 [Fig. 1] Process of reshaping the shadow silhouette.
그림 [Fig. 2] Process of sub-texel edge detection.
그림 [Fig. 3] Subdivision situations.
그림 [Fig. 4] All of the sub-rectangle corners are shadowed or lit.
그림 [Fig. 5] Half of the corners are shadowed, and half are lit.
그림 [Fig. 6] There is only one shadowed or lit corner.
그림 [Fig. 7] Results of shadow silhouette reshaping.
그림 [Fig. 8] Comparison between soft shadow with linear line silhouette and soft shadow with quadratic curve silhouette.
그림 [Fig. 9] Comparison of soft shadow filtering effects between PCSS.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 제안했다. 섀도우 실루엣을 재구성하고 여러 필터링 상황을 분석한 후 부드러운 섀도우의 강도를 계산하기 위해 정적분 계산을 활용했다.
여기서 우리는 서브 직사각형R_sub에서 섀도우 영역 면적 S_sub을 계산하고자 한다. 우리는 2차 곡선 실루엣으로 계산 과정을 설명한다.

가설 설정

3] Subdivision situations. (a) The filter kernel is completely inside a single shadow map texel. (b) The filter kernel is between two shadow map texels.
(a), (b): The quadratic curve divides the sub-rectangle into upper and lower parts. (c), (d): The quadratic curve divides sub-rectangle into left and right parts. (a), (c): The slope of the curve is positive.
(a), (c): The slope of the curve is positive. (b), (d): The slope of the curve is negative.
y_min과 y_max는 R_sub 의 상, 하 y 좌표 값이다. x₁과 x₂는 P₁과 P₂의 x좌표 값이며, 우리는 x₁이 항상 x₂보다 작다고 가정한다.
지금까지 2차 곡선 L의 아래 부분을 섀도우 영역이라고 가정하며 계산하였다. 우리는 이 부분이 정말로 섀도우 영역인지 확인할 필요가 있다.

제안 방법

(1) 픽셀 깊이 및 섀도우 맵을 사용하여 선형 또는 2차 곡선 섀도우 실루엣을 재구성.
(2) 적분 기반 소프트 섀도우 렌더링 알고리즘을 제안.
다음으로 현재 섀도우 맵 텍셀 T와 그 주변 8개 이웃(3×3필터링)을 샘플하여 섀도우 테스트를 여러 번 수행하고 평균 섀도우 강도 -I을 계산 한다.
두 번째 렌더링 패스에서는 섀도우 맵 공간에서 uv좌표를 얻기 위해 현재 스크린 픽셀 P의 월드 좌표를 광원 공간에 투영한다.
먼저, 2장에 언급된 서브텍셀 엣지 검출 알고리즘을 사용하여 현재 텍셀T에 섀도우 실루엣이 있는지 확인한다. 먼저,T에 엣지가 검출되지 않을 경우 스크린 픽셀 깊이와 섀도우 맵 깊이의 비교에 따라 S_sub 의 면적은 0 또는 R_sub 의 면적이 된 다.
방법은 일반 2D 이미지에서만 사용되었지만, 우리는 스크린 픽셀의 광원 공간 깊이와 섀도우 맵의 텍셀값을 사용하여 서브 텍셀 엣지를 검출한다. [Fig.
본 논문에서 제안 된 솔루션을 섀도우 실루엣 재구성, 적분 기반 필터링 및 성능 세 가지 측면에서 테스트하였다. 본 논문에서 보고된 모든 결과는 Core i5-6600 CPU, RTX 2080 GPU 및 16G RAM 데스크톱의 DirectX 11 기반의 프로그 램에서 테스트를 진행하였다.
본 논문에서 제안 된 솔루션을 섀도우 실루엣 재구성, 적분 기반 필터링 및 성능 세 가지 측면에서 테스트하였다. 본 논문에서 보고된 모든 결과는 Core i5-6600 CPU, RTX 2080 GPU 및 16G RAM 데스크톱의 DirectX 11 기반의 프로그 램에서 테스트를 진행하였다.
우리가 아는 한, PCF와 PCSS등 샘플링 기반 방법은 섀도우 확대(magnification) 문제에 적용할수 있는 유일한 필터링 기술이다[9,10]. 우리는 본논문의 필터링 방법을 PCSS와 비교했다.
3]와 같이 필터 커널$R$을 섀도맵 텍셀 경계선을 따라 두 개 혹는 네 개의 하위 사각형(R_sub)으로 나눈다. 우선, R의 4개 코너가 각각 현재 텍셀 T의 바깥쪽에 위치하였는지 확인 한다. [Fig.
그렇지 않은 경우 두 가지 과정으로 나누어 처리한다. 첫 번째, R_sub 의 네 개 코너(corner) 각각이 섀도 영역에 포함되어 있는지 확인한다. 여기서 우리는 검출된 실루엣의 파라미터를 사용하여 코너가 섀도 영역에 포함되어 있는지 쉽게 판단할 수 있다.

데이터처리

본 논문은 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 제안했다. 섀도우 실루엣을 재구성하고 여러 필터링 상황을 분석한 후 부드러운 섀도우의 강도를 계산하기 위해 정적분 계산을 활용했다.

이론/모형

본 논문은 섀도우 맵 확대로 인한 계단형 엘리 어싱을 제거하기 위해 저자 Trujillo-Pino등의 방법을 이용하여 서브 텍셀(sub-texel) 검출을 통해 섀도우 실루엣을 재구성한다[7]. Trujillo-Pino등의
한 예로 카메라가 광원에서 멀어지게 될 경우 섀도우 맵 텍셀이 크기가 커져 확대된다. 이 문제를 해결하기 위해 섀도우 실루엣 재구성 및 적분 기반 섀도우 필터링을 사용 한다. 우리는 계단형 섀도우 실루엣을 선형 또는 2 차 곡선으로 변형하고, 섀도우 필터 커널(filter kernel)과 섀도우 사이의 교차점을 여러 상황을 고려하여 계산한다[7].

성능/효과

512개의 PCSS 샘플링 바탕으로 렌더링 된 결과([Fig. 9]의 초록색 박스의 512 spp 부분)는 본논문의 방법의 결과와 비슷하지만, 본 논문의 방법([Fig. 9]의 파란색 박스의 곡선 부분)과 26배(238.75ms÷10.52ms) 이상의 렌더링 시간 차이가 발생한다.
총적으로, 본 논문의 섀도우 필터링 방법은 순수 수학적 계산 기반 방법이기 때문에, 텍스처 버퍼의 읽기 쓰기를 최소화함으로써 고성능을 발휘할 수 있었다.
필터 커널이 단일 섀도우 텍셀보다 작은 경우, 우리의 솔루션은 비효율적인 샘플링기반 방법보다더 정확한 섀도우 밝기 계산을 할 수 있다. 최종 실험 결과는 우리의 소프트 섀도우 솔루션이 확대 문제를 효과적으로 해결하고 필터링 엘리어싱 없이 고품질의 소프트 섀도우를 생성할 수 있음을 보여 준다.
최종 테스트결과를 보면, 우리 방법은 기존 샘플링 기반 방법보다 더 좋은 섀도우 품질을 갖고 있으며 대략 20배 이상의 성능 차이를 보이고 있다.
픽셀 당 32개의 무작위 샘플링을 사용할 떄 PCSS방법과 우리 방법의 시간 소모가 비슷하지만, PCSS 섀도우 렌더링 결과에서 많은 아티팩트를 확인할 수 있다.

참고문헌 (12)

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Randima Fernando, "Percentage-Closer Soft Shadows", SIGGRAPH '05: ACM SIGGRAPH 2005 Sketches, 2005.
Vladimir Bondarev, "Shadow map silhouette revectorization", I3D '14: Proceedings of the 18th meeting of the ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games, 2014.
Macedo M. C. F., Apolinario Jr. A. L., Aguero K. A., "Revectorization-based soft shadow mapping", Computer Graphics Forum, 2019

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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