Efficient and Accurate Spherical Kernel Integrals using Isotropic Decomposition
Integration Sphérique Efficace par Décomposition Isotrope
Abstract
Spherical filtering is fundamental to many problems in image synthesis, such as computing the reflected light over a surface or anti-aliasing mirror reflections over a pixel. This operation is challenging since the profile of spherical filters (e.g., the view-evaluated BRDF or the geometry-warped pixel footprint, above) typically exhibits both spatial-and rotational-variation at each pixel, precluding precomputed solutions. We accelerate complex spherical filtering tasks using isotropic spherical decomposition (ISD), decomposing spherical filters into a linear combination of simpler isotropic kernels. Our general ISD is flexible to the choice of the isotropic kernels, and we demonstrate practical realizations of ISD on several problems in rendering: shading and prefiltering with spatially-varying BRDFs, anti-aliasing environment mapped mirror reflections, and filtering of noisy reflectance data. Compared to previous basis-space rendering solutions, our shading solution generates ground truth-quality results at interactive rates, avoiding costly reconstruction and large approximation errors.
Le filtrage sphérique est une étape fondamentale lors de la génération d'images de synthèse, en particulier pour le calcul de réflexion de la lumière. Cette opération est généralement coûteuse car elle s'exprime dans l'espace des rotations---de dimension 3---ce qui rend difficile les pré-calculs de convolutions. Nous proposons une méthode permettant d'accélérer le calcul du filtrage sphérique basée sur une décomposition du filtre sur une base non orthogonale de fonctions à symmetrie de rotation. Nous appliquons cette décomposition à l'affichage de matériaux mesuré sous eclairage distant; en temps réel, à l'anti-aliasage des réflexions et au filtrage des BRDFs anisotropes issues de mesures bruitées.
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