Accurate and Efficient Filtering using Anisotropic Filter Decomposition
Abstract
Efficient filtering remains an important challenge in computer graphics, particularly when filters are spatially-varying, have large extent, and/or exhibit complex anisotropic profiles. We present an efficient filtering approach for these difficult cases based on anisotropic filter decomposition (IFD). By decomposing complex filters into linear combinations of simpler, displaced isotropic kernels, and precomputing a compact prefiltered dataset, we are able to interactively apply any number of---potentially transformed---filters to a signal. Our performance scales linearly with the size of the decomposition, not the size nor the dimensionality of the filter, and our prefiltered data requires reasonnable storage, comparing favorably to the state-of-the-art. We apply IFD to interesting problems in image processing and realistic rendering.
Les opérations de filtrage en synthèse/analyse d'images sont coûteuses à effectuer lorsque les filtres varient spatialement, sont très étendus et/ou très anisotropes. Nous présentons dans ce cas précis une méthode pour rendre le filtrage efficace, basée sur une décomposition du filtre en une combinaison linéaire de filtres isotropes, en translation. Le coût de notre méthode est linéaire par rapport au nombre de filtres utilisés dans la décomposition, et ne dépend pas de la taille des données filtrées. Nous en présentons différentes applications, en analyses d'images et en rendu.
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