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저자정보
Soroor Malekmohammadi Faradounbeh (Keimyung University) 김성기 (상명대학교)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
737 - 753 (17page)
DOI
10.3745/JIPS.02.0162

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As the demand for high-quality rendering for mixed reality, videogame, and simulation has increased, globalillumination has been actively researched. Monte Carlo path tracing can realize global illumination and producephotorealistic scenes that include critical effects such as color bleeding, caustics, multiple light, and shadows. If the sampling rate is insufficient, however, the rendered results have a large amount of noise. The mostsuccessful approach to eliminating or reducing Monte Carlo noise uses a feature-based filter. It exploits thescene characteristics such as a position within a world coordinate and a shading normal. In general, thetechniques are based on the denoised pixel or sample and are computationally expensive. However, the mainchallenge for all of them is to find the appropriate weights for every feature while preserving the details of thescene. In this paper, we compare the recent algorithms for removing Monte Carlo noise in terms of theirperformance and quality. We also describe their advantages and disadvantages. As far as we know, this studyis the first in the world to compare the artificial intelligence-based denoising methods for Monte Carlorendering.

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