Denoising Algorithms for Ray Tracing in Real-Time Applications

Abstract

Ray tracing er en bildegjengivelsesteknikk som inntil nylig var avskrevet som for beregningstung for sanntidsapplikasjoner. Teknologiske fremskritt innen grafikkmaskinvare har gjort teknikken mulig å bruke i sanntid, men kun med et begrenset antall lysstråler per piksel, noe som resulterer i støyete bilder. For å produsere mer overbevisende avbildninger med ray tracing i sanntid, er det derfor nødvendig med støyfjerningsalgoritmer.

Denne oppgaven utforsker historien og utviklingen til både ray tracing og støyfjerningsteknikker som har gjort det mulig å bruke dem i sanntidsapplikasjoner. Deretter presenterer oppgaven to moderne støyfjerningsalgoritmer i detalj: Spatiotemporal Variance-Guided Filtering (SVGF) og Blockwise Multi-Order Feature Regression (BMFR).

Så presenteres to eksperimenter: Det første sammenligner de to algoritmene på både ytelse og visuell kvalitet. Det andre eksperimentet undersøker en foreslått utvidelse av BMFR for å øke kvaliteten på resultatbildene.

Fra disse resultatene konkluderes det med at selv om begge algoritmene har individuelle fordeler og ulemper, viser BMFR overlegen ytelse og bedre visuell kvalitet i mange tilfeller. Den foreslåtte utvidelsen av BMFR viste seg å gi liten effekt.

Til slutt nevnes det at moderne støyfjerningsteknikker har kommet langt, og kan allerede produsere overbevisende resultater. Likevel er det flere problemer med den visuelle kvaliteten som må imøtekommes før ray tracing kan ta over som den foretrukne bildegjengivelsesteknikken for sanntidsapplikasjoner.

Ray tracing is a rendering technique that has until recently been considered too expensive for real-time applications. Advances in graphics hardware technology now allows the technique to be used in real time, but only with a limited number of light rays per pixel, resulting in noisy images. To produce convincing imagery with ray tracing in real-time, it is therefore necessary to use denoising algorithms.

This thesis explores the history and development of both ray tracing and denoising techniques that has lead to their applicability in the realm of real-time applications. Subsequently, it presents two state-of-the-art denoising algorithms in detail: Spatiotemporal Variance-Guided Filtering (SVGF) and Blockwise Multi-Order Feature Regression (BMFR).

Then two experiments are presented: The first compares the two algorithms in terms of performance and visual quality. The second experiment tests a proposed extension to BMFR to improve the result.

From the results, it is concluded that although both algorithms have their individual strengths and weaknesses, BMFR displays superior performance and better visual quality in many cases. The proposed extension to BMFR turned out to have little effect.

It is noted that modern denoising techniques have come a long way and can create convincing results. However, a number of visual quality issues must be adressed before ray tracing can take over as the preferred render technique in real-time applications.