一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的渲染方法技术

本发明专利技术公开了一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，包括：步骤1，采用较少光线样本数量对图像进行初步渲染，采用HM滤波器对渲染图像进行噪声去除；步骤2，采用SURE估算当前HM滤波器的均方误差，并计算渲染图像中每个像素点的最佳光线样本数量；步骤3，根据渲染图像中的噪声数量，更新HM滤波器的阈值；步骤4，依据最佳光线样本数量对图像重新进行渲染，并采用更新后的HM滤波器阈值进行噪声去除；步骤5，重复步骤2～步骤4，直至渲染图像满足要求。本发明专利技术提供的渲染方法，可以节省大量的计算开销，在保证渲染质量的同时达到节省时间的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法
本专利技术涉及计算机视觉图像渲染
，具体涉及一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法。
技术介绍
使用蒙特卡洛光线追踪技术重构图像已经有很长一段历史。当前的工作在这一领域也取得了更大的进展，但是主要的目标仍然是相同的：即，使用较少数量的光线样本去提高图片质量以提高效率，缩短生成时间。然而使用过少的光线样本生成的图像容易受到噪声影响，要求有相应高效的图像滤波器以去除噪声获得平滑的图像。为了缩短使用蒙特卡洛渲染生成高质量图像所需要的时间，一般有两种基本策略，即自适应渲染和渲染后处理。自适应渲染的核心思想是在渲染过程中根据具体图像区域的复杂度来调整每个像素处的光线样本数量。渲染后处理则是在渲染完成以后，对渲染得到的结果图像进行处理，主要操作包含过滤或者对样本、像素插值。自适应渲染主要指两个方面，即自适应采样和自适应过滤。自适应采样即在误差较大的图像区域增加采样率，也就是在像素值方差较大的区域提高采样光线的数量。自适应过滤即对指定的像素取其邻域的平均值，以去除噪声点，平滑这块区域的像素值。在实际应用中自适应过滤比自适应采样所需要的计算开销要小，但是对边缘明显、特征性强的图像自适应过滤的方法所获得的图像质量并不好。
技术实现思路
本专利技术提供了一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，能够加速蒙特卡洛渲染，同时获得良好的图像质量。一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，包括：步骤1，采用较少光线样本数量对图像进行初步渲染，采用HM滤波器对渲染图像进行噪声去除；步骤2，采用SURE估算当前HM滤波器的均方误差，并计算渲染图像中每个像素点的最佳光线样本数量；步骤3，根据渲染图像中的噪声数量，更新HM滤波器的阈值；步骤4，依据最佳光线样本数量对图像重新进行渲染，并采用更新后的HM滤波器阈值进行噪声去除；步骤5，重复步骤2～步骤4，直至渲染图像满足要求。步骤1中，样本光线样本数量依据需要进行设定，较少为一相对概念，可以针对所需要的图像渲染质量进行设定，图像渲染质量要求较高时，适当增加光线样本数量。所述HM滤波器利用像素处光线样本的频率曲线衡量像素的相似程度，即在非局部均值滤波器的基础上提出了一种使用光线样本频率分布曲线合并像素点的HM(HistogramMerge)滤波器，并使用该滤波器对蒙特卡洛渲染得到的图像进行噪声去除处理，以提高渲染图像的质量。本专利技术使用SURE(Stein’sUnbiasedRiskEstimator)对HM滤波器产生的误差进行估计，得到每个像素处的最佳光线样本数量，然后采用最佳光线样本数量对图像进行再次渲染，HM滤波器根据渲染图像中的噪声数量调整阈值，进行噪声去除，通过迭代式的自适应渲染方法，可以节省大量计算开销，在保证渲染质量的同时，达到节省时间的目的。作为优选，以面片为单位，利用如下公式对渲染图像进行噪声去除：式中：为去除噪声后渲染图像中像素x的颜色值；w为以像素x为中心点的面片半长；Vy为以像素y为中心的面片去噪后的结果；y-x为像素y距像素x的距离。作为优选，利用如下公式计算最佳光线样本数量a：式中：m为光线样本数量预算；S(x)为像素x处的光线采样函数；S(y)为像素y处的光线采样函数；为满足以下条件像素y的集合：以像素y为中心的面片Py满足式中：为以像素x为中心的面片Px与以像素y为中心的面片Py的距离；k为HM滤波器的阈值。作为优选，光线采样函数S(x)的计算公式如下：式中：Vx为以像素x为中心的面片去噪后的结果；F(Vx)为过滤以像素x为中心的面片的滤波器过滤函数；SURE(F(Vx))为采用SURE计算的当前HM滤波器的均方误差；E2(x)为像素x的颜色值的估计误差；I(F(Vx))2是过滤后像素x的颜色值；∈是一个防止除数为零的极小值常数。作为优选，使用PSNR衡量渲染图像质量，设定迭代终止阈值为当前渲染图像相比上一次迭代完成时渲染图像的PSNR变化量小于时，迭代终止。本专利技术提供的使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，可以节省大量的计算开销，在保证渲染质量的同时达到节省时间的目的。附图说明图1为光线样本颜色与像素样本颜色分布的对应关系示意图；图2为利用蒙特卡洛路径追踪算法生成图像中三个不同像素的光线样本颜色分布。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法做详细描述。如图1所示，一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，包括如下步骤：步骤1，采用较少光线样本数量对图像进行初步渲染，采用HM滤波器对渲染图像进行噪声去除。可以采用空间路径的形式表达光线传播，即通过计算每个独立路径的光线传播就能够估算全局照明。根据如下空间路径积分公式，每个像素的颜色由所有可能的光线路径积分得到：此处：Ωx表示像素x处的所有光线路径；p为任意长度的路径；函数f(p)表示光照路径为p的光照贡献；dμ(p)是光线路径的计算方式。根据上述公式，像素x处的图像颜色可以由nx个使用蒙特卡洛采样得到的随机路径估算得到。如果表示由随机路径传播的颜色(即)，则蒙特卡洛方法对u(x)的近似解可以被表示为：那么，蒙特卡洛近似误差n(x)可以被表示为：减少近似误差的同时又能将渲染时间控制在可接受范围内的可行方法为：减少光线采样数量，然后使用渲染后处理(即过滤图像)。过滤会显著减小方差，但是也会大幅提升近似偏差，唯一一种不会引入偏差的过滤方式就是组合具有相同特征的像素，也就是拥有相同像素颜色u(x)的像素x。但是基于未知的像素颜色u(x)和u(y)来确定两个像素x，像素y是否颜色相同几乎是不可能的，可行的做法是期望二者的光线样本颜色遵循类似的分布。此外，如果N个像素拥有相同的光线样本颜色分布，那么这些样本的集合就可以被看作一个N倍大的遵循某种潜在分布的超集，只要简单地对这N个像素取平均值，他们的方差就会减小N倍。像素的颜色和光线样本颜色的分布关系如图1所示，每条光线样本在某一像素点会表现出对应的光线样本颜色，某一像素点上所有光线样本颜色叠加，即为该像素的颜色。首先考虑在给定像素处的样本颜色经验分布图，如图2所示，利用蒙特卡洛路径追踪算法生成图像中三个不同像素的光线样本颜色分布。图中选取的三个像素的颜色非常接近，其中两个像素的样本(下方的两个框)大致遵循同一种光线样本颜色分布，并且这一光线样本颜色分布与另一个像素(最上方的框)的光线样本颜色分布差异很大。这表明即使像素颜色十分相似，光线样本颜色分布提供的额外信息也能够帮助区别其他特征不同的像素。本专利技术中，使用来表示像素x的光线样本颜色集，用h(x)来表示对应的经验颜色分布(即像素颜色分布)。为了衡量像素相似性，使用箱体经验分布作为像素颜色分布的描述。由于通常处理的是三色图像，既可以使用一个单个的三维颜色空间频率曲线，也可以使用三个一维的颜色频率曲线(每个颜色一个通道)。假设像素x处的光线样本颜色为Cx，像素y处的光线样本颜色为Cy，二者对应的nb箱体分布表示为nb维向量，分别表示如下：基于Chi-Square距离，遵循下面的标准：此处：nx＝∑ihi(x)，ny＝∑ihi(y)，分别表本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，其特征在于，包括：步骤1，采用较少光线样本数量对图像进行初步渲染，采用HM滤波器对渲染图像进行噪声去除；步骤2，采用SURE估算当前HM滤波器的均方误差，并计算渲染图像中每个像素点的最佳光线样本数量；步骤3，根据渲染图像中的噪声数量，更新HM滤波器的阈值；步骤4，依据最佳光线样本数量对图像重新进行渲染，并采用更新后的HM滤波器阈值进行噪声去除；步骤5，重复步骤2～步骤4，直至渲染图像满足要求。

【技术特征摘要】
1.一种使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，其特征在于，包括：步骤1，采用较少光线样本数量对图像进行初步渲染，采用HM滤波器对渲染图像进行噪声去除；步骤2，采用SURE估算当前HM滤波器的均方误差，并计算渲染图像中每个像素点的最佳光线样本数量；步骤3，根据渲染图像中的噪声数量，更新HM滤波器的阈值；步骤4，依据最佳光线样本数量对图像重新进行渲染，并采用更新后的HM滤波器阈值进行噪声去除；步骤5，重复步骤2～步骤4，直至渲染图像满足要求。2.如权利要求1所述的使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，其特征在于，所述HM滤波器利用像素处光线样本的频率曲线衡量像素的相似程度。3.如权利要求2所述的使用光线频率曲线合并HM滤波器的迭代式自适应渲染方法，其特征在于，以面片为单位，利用如下公式对渲染图像进行噪声去除：式中：为去除噪声后渲染图像中像素x的颜色值；w为以像素x为中心点的面片半长；Vy为以像素y为中心的面片去噪后的结果；y-x为像素y距像素x的距离。4.如权利要求3所述的使用光线频率曲线合并HM...

【专利技术属性】
技术研发人员：周进，赵磊，王勇超，鲁东明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33