[논문]밉맵기반 레이 마칭과 디노이징을 이용한 간접조명 알고리즘

장파; 오경수

doi:10.7583/jkgs.2020.20.3.75

밉맵기반 레이 마칭과 디노이징을 이용한 간접조명 알고리즘
Indirect Illumination Algorithm with Mipmap-based Ray Marching and Denoising 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.20 no.3, 2020년, pp.75 - 84

장파 (숭실대학교 미디어학부) , 오경수 (숭실대학교 미디어학부)

초록
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본 논문은 가시성 테스트를 고려한 실시간 원 바운스(One-bounce) 간접 조명 알고리즘을 소개한다. 먼저, 소수의 레이를 현재 픽셀의 반구 위로 방출시켜 씬 오브젝트들과의 첫 교차점을 계산한다. 만약 해당 교차점이 광원으로부터 직접적으로 조명을 받고 있다면, 해당 지점의 조명 컬러를 수집 한다. 그 다음, 간접 가시성을 얻기 위해 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하는 3D 밉맵 레이 마칭 알고리즘(MRM)을 사용한다. 이후 로컬 평균 교체(LMR) 방법을 이용한 에지 보존 필터링 기법을 반복하여 간접조명 이미지의 노이즈를 제거 한다. 본 연구의 방법은 고품질 전역 조명 이미지를 효율적으로 생성할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper introduces an interactive indirect illumination algorithm which considers indirect visibility. First, a small number of rays are emitted on hemisphere of the current pixel to obtain the first intersection. If this point is directly illuminated by the light source, its illuminated color is collected. Second, in order to approximate the indirect visibility, a 3D ray marching algorithm, which is based on a hierarchy structure, is used to accelerate the ray-voxel intersection. Third, the indirect images are denoised by an edge-avoiding filtering with a local means replacement method.

주제어

표/그림 (12)

그림 [Fig. 1] This is the indirect illumination pipeline.
그림 [Fig. 2] The framework of our global illumination.
그림 [Fig. 3] Above is the indirect illumination gathering process.
그림 [Fig. 4] The basic idea of MRM algorithm.
그림 [Fig. 5] If there are blockers in the current sample zone (orange square in left image), we return to the next sample point n+1 that is calculated by the ray-box intersected t_n and an epsilon, and goes to the more detailed mipmap level (orange square in right image) to further check the intersection state.
그림 [Fig. 6] If there is no blocker in the zone (smaller orange square in left image) of current sample n, we go to the upper mipmap level (orange square in right image) when the upper level zones of n and n−1 are different and the n−1 is behind n.
그림 [Fig. 7] A comparison of the difference between the local means replacement.
그림 [Fig. 8] A comparison of the difference between using the LMR.
그림 [Fig. 9] The indirect illumination test considering indirect visibility.
그림 [Fig. 10] A fully dynamic test scene with 1000 spheres.
그림 [Fig. 11] This is a comparison of the GI images with RSMs[2] and VCT[3] in Bunny and Sponza scenes.
표 [Table. 1] The performances (FPS) of our GI solution with different settings.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 RSMs의 결함을 개선함으로써 효율적이고 고품질의 간접 조명 솔루션을 제시하였다.첫째, 밉맵 기반 레이 마칭 알고리즘 (MRM)을사용하여, 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하였다.
본 논문은 레이와 복셀 교차점 테스트를 가속화하는 MRM 알고리즘과 루미넌스 공간에서 고주파노이즈를 제거 하는 LMR 방법을 제안하였다.
우리는 노이즈가 있는 간접조명 이미지를 표준 가우시안(Gaussian) 분포 커널 g을 이용해 필터링 한다. 우리의 목표는 현재 중심 픽셀 p의 주변 i번째 픽셀 qi의 가중치 w을 계산하는 것이다. w는 q_i의 컬러 c을 얼마나 많이 수집해야 하는지 결정하는 가중치다.

가설 설정

조건 2 : 샘플 n과 n-1의 상위 밉맵 레벨 영역이 다르다.

제안 방법

(2) 효율적인 레이와 복셀의 교차점 테스트 알고리즘인 MRM을 제시한다.
(3) LMR을 사용한 에지 보존 필터링 디노이징(denoising) 방법을 제시한다.
As there is no blocker, we jump to the position 2 to check the next zone (right yellow square) with the same level. After finding that there are blockers in level 2, the position 3 in the same location with 2 is sampled and we proceed to a more detailed level (orange square) to further check. The above process is repeated until the blocker is found at the position 4 in mipmap level 0 (red square).
[Fig. 10]에서 볼 수 있듯이 우리는 다양한 개수(최대 1000개)의 동적 MIT 구(sphere)로 GI 성능테스트를 하였다. 각 MIT 구는 960개의 정점과320개의 삼각형 평면으로 구성 되었다.
[Fig. 11]와 같이 우리는 총 두 개의 테스트 씬에서, 관련 알고리즘 RSM와 VCT랑 우리 알고리즘의 렌더링 품질을 비교하였다.
그다음 우리는 서로 다른 비율의 동적 구를 갖는 사례도 테스트 하였다. 예를 들어 100개의 동적구와 900개의 정적 구가 있는 상황; 200개의 동적구와 800개의 정적 구가 있는 상황 등.
3]과같이 간접 조명을 수집한다. 그리고 본 논문이 제시하는 MRM 알고리즘을 사용하여 k번째 레이 광선의 첫 번째 교차점 x_k에 부딪히거나, 혹은 전체씬의 경계 밖으로 벗어날 때까지 레이 마칭을 수행한다(3장 참조). 마지막으로, 섀도우 매핑 알고리즘[9], 즉 섀도우 가시성 테스트 방법을 사용하여x_k의 2차 광원 여부를 판단한다.
첫째, 밉맵 기반 레이 마칭 알고리즘 (MRM)을사용하여, 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하였다. 둘째, 소량의 레이를 방출하며 간접 조명을 수집하고, LMR 방법을 사용한 에지 보존 필터링을 통해 간접 조명 이미지의 노이즈를 제거 한다. 따라서 본 연구의 간접 조명 알고리즘은 어려운 트리 구조를 구축 할 필요가 없다.
그리고 본 논문이 제시하는 MRM 알고리즘을 사용하여 k번째 레이 광선의 첫 번째 교차점 x_k에 부딪히거나, 혹은 전체씬의 경계 밖으로 벗어날 때까지 레이 마칭을 수행한다(3장 참조). 마지막으로, 섀도우 매핑 알고리즘[9], 즉 섀도우 가시성 테스트 방법을 사용하여x_k의 2차 광원 여부를 판단한다. 만약 x_k가 직접적으로 광원의 빛을 받는다면, 우리는 플럭스 맵을 샘플하여 x_k의 해당 위치의 컬러를 수집한다.
본 논문 연구를 위한 GI 솔루션은 Core i5-6600CPU, RTX 2080 GPU 및 16G RAM 데스크톱이며, DirectX 11 기반의 프로그램에서 테스트가 진행되었다.
간접조명 기술 연구의 가장 큰 어려운 점은 완전히 동적인 씬에서도 빠르게 작동되는 알고리즘을 제시하는 것이다. 본 논문에서는 매 프레임마다 씬을 복셀화 하고 해당 3D 텍스처 버퍼(texturebuffer) 위치에 복셀 여부 정보를 저장 한다. 그후, 레이와 씬 사이의 첫 교차점을 효율적으로 얻기위해 3D 밉맵 기반 레이 마칭 알고리즘(MRM)을사용한다.
본 논문의 간접 조명 알고리즘은 총 네 단계로나누어 진다. [Fig.
우리는 LMR 기반 디노이징 방법을 [Fig. 8]와같이 San Miguel 씬에서 테스트 하였다. 각 픽셀에서 4 개의 랜덤 레이를 방출하므로써 간접 조명결과에 고주파 노이즈가 많이 생성된다(왼쪽 상단이미지).
식 (4)와 (5)는 양방향 필터링 과정을 나타낸다. 우리는 노이즈가 있는 간접조명 이미지를 표준 가우시안(Gaussian) 분포 커널 g을 이용해 필터링 한다. 우리의 목표는 현재 중심 픽셀 p의 주변 i번째 픽셀 qi의 가중치 w을 계산하는 것이다.
1]은 본 논문의 GI 솔루션 성능표이다.우리는 다양한 씬과 복셀 해상도, 그리고 다양한레이 샘플 개수에 따라 성능 테스트를 하였다. 본연구의 GI 솔루션은 대량의(1000개) 동적인 객체를 가진 씬에서도 전반적으로 실시간 처리를 할수 있다는 걸 알 수 있다.
본 연구의 방법은 소량의 레이를 사용함으로써간접 이미지에 노이즈(noise)가 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해, 우리는 Dammertz[5]와 Schied[6] 두 연구와 유사한 에지 보존 필터링(edge-avoiding filtering) 방법을 적용하여 노이즈를 제거하고, local means replacement(LMR)이라는 디노이징 방법을 새로 추가한다.
본 논문은 RSMs의 결함을 개선함으로써 효율적이고 고품질의 간접 조명 솔루션을 제시하였다.첫째, 밉맵 기반 레이 마칭 알고리즘 (MRM)을사용하여, 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하였다. 둘째, 소량의 레이를 방출하며 간접 조명을 수집하고, LMR 방법을 사용한 에지 보존 필터링을 통해 간접 조명 이미지의 노이즈를 제거 한다.

이론/모형

Global illumination 부분 계산은 아래Kajiya[7]의 렌더링 방정식으로 이루어진다.
고주파 노이즈를 제거하는 동시에 폴리곤 매쉬의 에지도 보존하기 위해, 우리는 논문 [5,6,11]과 유사한 양방향 필터링(bilateral filtering)기반 방법을 사용한다. 식 (4)와 (5)는 양방향 필터링 과정을 나타낸다.
본 논문에서는 매 프레임마다 씬을 복셀화 하고 해당 3D 텍스처 버퍼(texturebuffer) 위치에 복셀 여부 정보를 저장 한다. 그후, 레이와 씬 사이의 첫 교차점을 효율적으로 얻기위해 3D 밉맵 기반 레이 마칭 알고리즘(MRM)을사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 본 논문의 알고리즘은 완전히 동적인 씬을 지원할 뿐만 아니라 어려운 트리 구조를 사용 하지 않아도 된다.

성능/효과

(3) MRM 알고리즘을 사용하여 소량의 무작위레이를 현재 픽셀의 반구를 향해 방출하여 씬과의최초 교차점을 찾는다. 만약 현재 교차점이 광원으로부터 직접적으로 조명을 받게 된다면, RSMs 상의 해당 위치를 샘플하여 간접 조명을 수집한다.
VCT[3] 알고리즘과 비교하면, 본 연구의 장점은 어려운 트리구조 사용 없이도 완전히 역동적인 장면을 효율적으로 처리할 수 있다는 점이다.
하지만, 여기에 두 가지 한계점이 있는데, 첫 번째, 고품질 이미지를 얻기 위해서는 많은 샘플링 과정이 필요하다.두 번째, RSMs는 간접조명의 가시성을 고려하지않는다. 간접 가시성(visibility)은 간접 조명이 불투명한 물체에 의해 가려졌는지 아닌지를 의미한다.
우리는 다양한 씬과 복셀 해상도, 그리고 다양한레이 샘플 개수에 따라 성능 테스트를 하였다. 본연구의 GI 솔루션은 대량의(1000개) 동적인 객체를 가진 씬에서도 전반적으로 실시간 처리를 할수 있다는 걸 알 수 있다.
따라서 본 연구의 간접 조명 알고리즘은 어려운 트리 구조를 구축 할 필요가 없다. 완전 동적인씬에서의 본 논문의 간접조명 방법은 BVH 트리또는 Kd 트리 기반 방법보다 더욱 효율적이다.
예를 들어 100개의 동적구와 900개의 정적 구가 있는 상황; 200개의 동적구와 800개의 정적 구가 있는 상황 등. 이에 테스트 결과는 동적 오브젝트의 비율은 성능에 거의 영향을 미치지 않았었다.
전반적으로, 관련 GI 솔루션들과 비교해 볼 때,우리 알고리즘은 GI 품질과 성능 두 방면에서 모두 향상되었다는 것을 알 수 있다.
조건 1 : 레이의 시작점으로부터 이전 샘플 n-1까지 거리가, 레이의 시작점으로부터 현재 샘플 n까지 거리보다 작다.
반면에 높은 값으로 노이즈를제거 할 수는 있지만, 에지 정보가 보존 되지 않는다(세 번째 열의 이미지 참조). 하지만 LMR방법을 적용하면, 두 번째 열의 이미지와 동일한 설정 환경에서도 노이즈를 충분히 제거하되, 에지 정보도 동시에 잘 보존 할 수 있었다(네 번째 열의이미지 참조). 특히 입력 이미지의 고주파 노이즈가 심한 경우에도, 우리 LMR 방법은 노이즈 제거와 에지 보존의 균형을 잘 유지할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	간접 가시성(visibility)이란?	두 번째, RSMs는 간접조명의 가시성을 고려하지않는다. 간접 가시성(visibility)은 간접 조명이 불투명한 물체에 의해 가려졌는지 아닌지를 의미한다.
	간접 조명(indirect illumination)의 생성원리는?	간접 조명(indirect illumination)은 최소 한번 이상의 반사를 거친 빛에 의해 생성된다. 이는 최종 렌더링 이미지의 퀄리티에 큰 영향을 끼친다.
	reflective shadow maps(RSMs)을 생성하는 간접 조명 계산방식의 한계점은?	Dachsbacher와 Stamminger는reflective shadow maps(RSMs)을 광원으로부터생성해 간접 조명 계산에 사용했다[2]. 하지만, 여기에 두 가지 한계점이 있는데, 첫 번째, 고품질 이미지를 얻기 위해서는 많은 샘플링 과정이 필요하다.두 번째, RSMs는 간접조명의 가시성을 고려하지않는다. 간접 가시성(visibility)은 간접 조명이 불투명한 물체에 의해 가려졌는지 아닌지를 의미한다.

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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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