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  Progressive Path Tracing with Lightweight Local Error Estimation

Dmitriev, K., & Seidel, H.-P. (2004). Progressive Path Tracing with Lightweight Local Error Estimation. In Vision, modeling, and visualization 2004 (VMV-04) (pp. 249-254). Berlin, Germany: Akademische Verlagsgesellschaft Aka.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-2B05-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-2B06-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Dmitriev, Kirill1, Autor
Seidel, Hans-Peter2, Autor           
Girod, Bernd, Herausgeber
Magnor, Marcus3, Herausgeber           
Seidel, Hans-Peter2, Herausgeber           
Affiliations:
1Max Planck Society, ou_persistent13              
2Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40047              
3Graphics - Optics - Vision, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116549              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Adaptive sampling techniques typically applied in path tracing are not progressive. The reason is that they need all the samples used to compute pixel color for error estimation. Thus progressive computation would need to store all the samples for all the pixels, which is too expensive. Absence of progressivity is a big disadvantage of adaptive path tracing algorithms because a user may become aware of some unwanted effects on the image only after quite significant time. We propose a new estimate of local error in path tracing. The new technique happens to be lightweight in terms of both memory and execution time and lends itself very well to progressivity. Also, even thought perceptual error metric is used, it allows changes of any tone mapping parameters during the course of computation. In this case none of the previous effort is lost, error distribution is immediately updated and used for refining the solution.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2005-05-302004
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Akademische Verlagsgesellschaft Aka
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 232047
Anderer: Local-ID: C125675300671F7B-80DB4106BB068C02C1256F5E004741EF-dmitrie04ppt
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Untitled Event
Veranstaltungsort: Stanford, USA
Start-/Enddatum: 2004-11-16

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Vision, modeling, and visualization 2004 (VMV-04)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Akademische Verlagsgesellschaft Aka
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 249 - 254 Identifikator: ISBN: 3-89838-058-0