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Efficient Bidirectional Path Tracing by Randomized Quasi-Monte Carlo Integration

  • As opposed to Monte Carlo integration the quasi-Monte Carlo method does not allow for an (consistent) error estimate from the samples used for the integral approximation. In addition the deterministic error bound of quasi-Monte Carlo integration is not accessible in the setting of computer graphics, since usually the integrands are of unbounded variation. The structure of the high dimensional functionals to be computed for photorealistic image synthesis implies the application of the randomized quasi-Monte Carlo method. Thus we can exploit low discrepancy sampling and at the same time we can estimate the variance. The resulting technique is much more efficient than previous bidirectional path tracing algorithms.

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Metadaten
Verfasserangaben:Thomas Kollig, Alexander Keller
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-49770
Schriftenreihe (Bandnummer):Interner Bericht des Fachbereich Informatik (310)
Dokumentart:Bericht
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Veröffentlichungsdatum (online):27.10.2017
Jahr der Veröffentlichung:2001
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):27.10.2017
Seitenzahl:15
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Informatik
DDC-Sachgruppen:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Lizenz (Deutsch):Creative Commons 4.0 - Namensnennung, nicht kommerziell, keine Bearbeitung (CC BY-NC-ND 4.0)