RenderizaÃÃo com amostragem adaptativa no domÃnio N-dimensional - Jonas Deyson Brito dos Santos (2013)
Este trabalho propÃe melhorias em uma tÃcnica de amostragem adaptativa multidimensional para renderizaÃÃo. RenderizaÃÃo Ã o processo de sÃntese de imagens por meio de algoritmos que simulam a iluminaÃÃo em cenÃrios virtuais. As tÃcnicas mais gerais de renderizaÃÃo fotorrealÃstica â aquelas que procuram obter imagens que se assemelham a fotografias â utilizam mÃtodos de integraÃÃo baseados em Monte Carlo para resolver a equaÃÃo que descreve a distribuiÃÃo de luz na cena (equaÃÃo de renderizaÃÃo). Por ser um mÃtodo probabilÃstico e utilizar amostras geradas randomicamente, Monte Carlo produz ruÃdo na imagem final â resultado da variÃncia das amostras â e portanto, pode necessitar de uma grande quantidade de amostras para que o ruÃdo diminua a nÃveis aceitÃveis. Com o intuito de se obter imagens de melhor qualidade com uma menor quantidade de amostras, foram pospostas tÃcnicas de amostragem adaptativa que visam concentrar o esforÃo de amostragem em regiÃes mais importantes da cena. Neste trabalho, propÃe-se a modificaÃÃo de uma tÃcnica de amostragem adaptativa multidimensional por meio da adiÃÃo de duas etapas: substituiÃÃo de amostras e integraÃÃo auxiliar. Essas etapas visam dar mais robustez Ã tÃcnica, possibilitando sua utilizaÃÃo em uma maior variedade de situaÃÃes. AlÃm da adiÃÃo de duas etapas, tambÃm propÃe-se uma tÃcnica de reconstruÃÃo mais eficiente na etapa final.