Image based Relighting Using HDRI Enviroment Map & Progressive refinement radiosity on GPU

HDRI 환경맵과 GPU 기반 점진적 세분 래디오시티를 이용한 영상기반 재조명

Although radiosity can represent diffuse reflections of the object surfaces by modeling energy exchange in 3D space, there are some restrictions for real-time applications because of its computation loads. Therefore, GPU(Graphics Processing Unit) based radiosity algorithms have been presented actively to improve its rendering performance. We implement the progressive refinement radiosity on GPU by G. Coombe in 3D scene that is constructed with HDR(High Dynamic Range) radiance map. This radiosity method can generate a photo-realistic rendering image in 3D space, where the synthetic objects were illuminated by the environmental light sources. In the simulation results, the rendering performance is analyzed according to the resolution of the texel in the environmental map and mipmaping. In addition, we compare the rendering results by our method with those by the incremental radiosity.

래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.