चिंतनशील छाया मानचित्र: भाग 1

नमस्कार, हेब्र! मैं आपके लिए एरिक पोलमैन के लेख "चिंतनशील छाया मानचित्र" का अनुवाद प्रस्तुत करता हूं।

चिंतनशील छाया मानचित्र (RSM) एक एल्गोरिथ्म है जो "सरल" छाया मानचित्र का विस्तार करता है। एल्गोरिथ्म सतह पर पहली हिट ( फैलाना ) के बाद बिखरे हुए प्रकाश को ध्यान में रखता है। इसका मतलब है कि प्रत्यक्ष प्रकाश व्यवस्था के अलावा, आपको अप्रत्यक्ष प्रकाश मिलता है। इस लेख में, मैं इसे समझने के लिए एक आधिकारिक लेख से एल्गोरिदम का विश्लेषण करूंगा। मैं छाया मानचित्रण के बारे में भी संक्षेप में बात करूंगा।

छाया मानचित्रण

शैडो मैपिंग (SM) एक शैडो जनरेशन एल्गोरिथम है। एल्गोरिथ्म के अनुसार, हम प्रकाश स्रोत से वस्तु की गहराई मानचित्र में दूरी को संग्रहीत करते हैं। चित्र 1 गहराई के नक्शे का एक उदाहरण दिखाता है। यह प्रत्येक पिक्सेल के लिए दूरी (गहराई) को संग्रहीत करता है।


चित्र 1: यह चित्र एक गहरा मानचित्र दिखाता है। पिक्सेल जितना करीब होगा, उतना ही शानदार होगा।

इस प्रकार, जब आपके पास प्रकाश स्रोत के संदर्भ में एक गहरा मानचित्र होता है, तो आप कैमरे के संदर्भ में दृश्य खींचते हैं। यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कोई वस्तु जलाई जाती है, आप प्रकाश स्रोत से वस्तु की दूरी की जाँच करें। यदि ऑब्जेक्ट की दूरी छाया मानचित्र (गहराई) में संग्रहीत मान से अधिक है, तो ऑब्जेक्ट छाया में है। इसका मतलब है कि विषय को जलाया नहीं जाना चाहिए। चित्र 2 एक उदाहरण दिखाता है। आप प्रत्येक पिक्सेल के लिए ये जांच करते हैं।


चित्र 2: छाया में प्रकाश स्रोत से पिक्सेल की दूरी छाया मानचित्र में संग्रहीत दूरी से अधिक है।

चिंतनशील छाया मानचित्रण

अब जब आप शैडो मैपिंग की मूल अवधारणा को समझते हैं, तो हम रिफ्लेक्टिव शैडो मैपिंग (आरएसएम) के साथ जारी रहेंगे। यह एल्गोरिथ्म "सरल" छाया नक्शे की कार्यक्षमता का विस्तार करता है। गहराई के आंकड़ों के अलावा, आप विश्व-अंतरिक्ष (विश्व समन्वय प्रणाली में) स्थिति , विश्व-स्थान के मानदंड और प्रवाह (प्रकाश उत्पादन) को भी संग्रहीत करते हैं। मैं आपको बताऊंगा कि आपको इस डेटा की आवश्यकता क्यों है।

डेटा

विश्व-स्थान की स्थिति

आरएसएम विश्व-अंतरिक्ष में, पिक्सल के बीच की दूरी को निर्धारित करने के लिए स्थिति को संग्रहीत किया जाना चाहिए। यह प्रकाश के क्षीणन की गणना के लिए उपयोगी है। एक निश्चित दूरी गुजरने पर प्रकाश कम हो जाता है (कम सांद्रित हो जाता है)। अंतरिक्ष में दो बिंदुओं के बीच की दूरी का उपयोग प्रकाश की तीव्रता की गणना के लिए किया जाता है।

normals

एक सतह से प्रकाश के परावर्तन की गणना के लिए नॉर्मल (विश्व-स्थान) का उपयोग किया जाता है। आरएसएम के मामले में , उनका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए भी किया जाता है कि क्या एक दिया गया पिक्सेल दूसरे पिक्सेल के लिए एक प्रकाश स्रोत है। यदि दो मानदंड व्यावहारिक रूप से मेल खाते हैं, तो वे एक दूसरे को बहुत अधिक प्रतिबिंबित प्रकाश नहीं देंगे।

चमकदार प्रवाह (चमकदार प्रवाह)

फ्लक्स एक प्रकाश स्रोत की प्रकाश तीव्रता है। इसकी माप की इकाई लुमेन है , एक शब्द जिसे आप वर्तमान में प्रकाश बल्ब संकुल पर देख सकते हैं। एल्गोरिथ्म प्रत्येक पिक्सेल के लिए फ्लक्स स्टोर करता है जबकि एक छाया नक्शा तैयार किया जाता है। परावर्तन गुणांक द्वारा प्रकाश की तीव्रता को गुणा करके फ्लक्स की गणना की जाती है। दिशात्मक प्रकाश के लिए, आपको एक समान रूप से प्रज्ज्वलित छवि मिलती है। स्पॉट लाइट के लिए, आप घटना के कोण पर भी विचार करते हैं। क्षीणन और प्राप्त करने वाले कोसाइन (सामान्य और प्रकाश वेक्टर के बीच) को ध्यान में नहीं रखा जाता है, क्योंकि अप्रत्यक्ष प्रकाश पर विचार करने पर इसे ध्यान में रखा जाता है। यह लेख विवरण को कवर नहीं करेगा। चित्र 3 एक आधिकारिक लेख से स्पॉट लाइट के लिए बनावट दिखाता है।


चित्र 3: आरएसएम में निहित चार कार्ड दर्शाए गए हैं। बाएं से दाएं: गहराई का नक्शा, विश्व-अंतरिक्ष की स्थिति, विश्व-अंतरिक्ष सामान्य, प्रवाह।

डेटा अनुप्रयोग

अब जब डेटा उत्पन्न होता है (सैद्धांतिक रूप से), इसे अंतिम छवि पर लागू करने का समय आ गया है। जब आप अंतिम छवि बनाते हैं, तो आप प्रत्येक पिक्सेल पर प्रत्येक प्रकाश स्रोत के प्रभाव की गणना करते हैं। प्रकाश स्रोतों का उपयोग करके केवल पिक्सेल को प्रकाश में लाने के अलावा, अब आप रिफ्लेक्टिव शैडो मैप का भी उपयोग करते हैं।

प्रकाश के योगदान की गणना करने के लिए एक भोली दृष्टिकोण आरएसएम में सभी टेक्सल्स से गुजरना है। आप यह देखने के लिए जांचें कि आरएसएम में टेक्सल से निकली रोशनी आपके द्वारा गिने जाने वाले पिक्सेल को हिट करती है या नहीं। यह विश्व-अंतरिक्ष की स्थिति और विश्व-अंतरिक्ष सामान्य का उपयोग करके किया जाता है। आप RSM टेक्सेल में विश्व-स्थान स्थिति से पिक्सेल तक दिशा की गणना करते हैं। फिर आप इसे वैक्टर के स्केलर उत्पाद का उपयोग करके सामान्य से तुलना करते हैं। किसी भी सकारात्मक मूल्य का मतलब है कि पिक्सेल को फ्लक्स का उपयोग करके रोशन किया जाना चाहिए, जो आरएसएम में संग्रहीत है। चित्र 4 इस एल्गोरिथ्म को दर्शाता है।


चित्र 4: विश्व-अंतरिक्ष के पदों और मानदंडों के आधार पर अप्रत्यक्ष प्रकाश के योगदान का प्रदर्शन।

छाया मानचित्र (और आरएसएम) स्वाभाविक रूप से बड़े हैं (512x512 = 262144 पिक्सेल), इसलिए प्रत्येक टेक्सल की जांच करना इष्टतम से बहुत दूर है। इसके बजाय, नक्शे से एक निश्चित संख्या में नमूने बनाना सबसे अच्छा है। नमूनों की संख्या इस बात पर निर्भर करती है कि आपका हार्डवेयर कितना शक्तिशाली है। नमूनों की अपर्याप्त संख्या धारियों या झिलमिलाहट जैसी कलाकृतियों का उत्पादन कर सकती है।

प्रकाश के परिणाम को प्रभावित करने वाले टेक्सल्स गणना किए गए पिक्सेल के सबसे करीब हैं। नमूना विधि, जो पिक्सेल निर्देशांक के पास अधिकांश नमूने एकत्र करती है, बेहतर परिणाम देगी। इस विधि को "महत्व का नमूना" कहा जाता है। आधिकारिक लेख बताता है कि जिस पिक्सेल की हम गणना कर रहे हैं उससे दूरी के वर्ग के साथ नमूना घनत्व कम हो जाता है।

हमें एक कारक को ध्यान में रखते हुए नमूनों की तीव्रता को भी मापना होगा जो दूरी पर निर्भर करता है। यह इस तथ्य के कारण है कि टेक्सल्स दूर स्थित हैं, हालांकि वे अक्सर कम नमूना लेते हैं, वास्तव में, वे प्रवाह की समान मात्रा को प्रभावित करते हैं। इसलिए, दूर के पिक्सल में, आपको कम संख्या में नमूनों को बनाए रखते हुए, असमानता को समाप्त करने के लिए तीव्रता को बढ़ाने की आवश्यकता होती है। चित्र 5 दिखाता है कि यह कैसे काम करता है।


चित्र 5: महत्व का नमूना। अधिक नमूने केंद्र से लिए जाते हैं और नमूने केंद्र बिंदु से उनकी दूरी के आधार पर एक कारक द्वारा स्केल किए जाते हैं। RSM पर एक लेख से अनुकूलित।


आपको नमूने को रोशनी के बिंदु स्रोत के रूप में मानना ​​चाहिए। आप फ्लक्स मान को हल्के रंग और केवल उन प्रकाश स्रोतों के रूप में उपयोग करते हैं जो पिक्सेल के विपरीत हैं।

निष्कर्ष

आधिकारिक लेख इस एल्गोरिथ्म के अन्य अनुकूलन के बारे में अधिक विस्तार से चर्चा करता है, लेकिन मैं इस पर ध्यान केंद्रित करूंगा। स्क्रीन-स्पेस इंटरपोलेशन अनुभाग बताता है कि आप उत्पादकता कैसे बढ़ा सकते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि महत्व नमूना शुरू करने के लिए पर्याप्त होगा।

दूसरा भाग RSM के कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है।