【问题标题】:Weighting contributions from depth of field sampling来自景深采样的加权贡献
【发布时间】:2012-11-18 05:57:31
【问题描述】:

我正在尝试为简单的光线投射器添加一些景深。我使用的方法是,对于每个像素,光线从一个小孔径区域内的几个随机“眼睛”位置通过该像素的焦点投射,然后将这些光线中的每一个的颜色样本平均在一起。

我的问题是:这些样本应该如何加权平均?它只是一个直接的未加权平均值,还是根据光线的起点加权?例如,我可以对它进行加权,使来自光圈中心的光线具有最大权重,并且在光圈的极限处具有最小权重。

我试图从光学角度来理解它:我理解一个基本概念,即镜头只会在特定距离处聚焦点,而任何更近或更远的东西在到达视网膜/框架。我认为这种拖尾意味着光的强度也会被拖尾,即在每个像素的基础上减少。但我不知道如何将它应用到我的实现中。我知道要渲染的点有多远:我是否需要根据它与焦距的接近程度来对其进行加权,或者自然采样过程是否考虑到这一点?如果我确实需要在此基础上对其进行加权,那么加权函数是什么样的?

【问题讨论】:

    标签: raytracing


    【解决方案1】:

    我尝试了两种方法,看起来直接平均将所有加权相等的样本效果最好。如果有人可以提供更多信息来挑战或加强(并希望能解释)这一点,我将不胜感激!

    【讨论】:

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