Aanvankelijk dacht ik dat het probleem zich wel zou bevinden bij het omzetten naar het frequentie domein. Dat heb ik dan ook volledig nagegaan en elke stap van het algoritme in debugmode bekeken. Nu de stap die ik telkens oversloeg was het berekenen van het verschil met de vorige waarden. Nu daar zat nu net het probleem. Omdat ik initieel alle frequentietermen op 0.0 zette werd in de eerste adaptieve stap de nieuwe waarden met 0.0 vergeleken. Daar zit nu net het probleem want stel dat we een volledig wit (1,1,1) blokje hebben dan is de DCT daarvan een 8 in de linkerbovenhoek en 0 elders. Nu omdat 8-0 hoogstwaarschijnlijk het grootste verschil zal zijn, wordt dit blokje als eerste gekozen, terwijl het volledig effen is.
Hieronder de resultaten. Bovenaan zien we het beeld dat pbrt geeft met 1,4M stralen, daaronder staat het beeldje dat mijn algoritme geeft. Bij de buddha zien we dat de ruis op de sokkel en de buddha zelf gevoelig lager ligt dan bij de standaard ray-tracer. Nogmaals daaronder staat de verdeling van het aantal stralen. We zien duidelijk dat het algoritme nu correct de plaatsen met meer ruis detecteert en bijgevolg daar meer stralen schiet.
Bij de glazen bol zien we dat de caustic en de zachte rand meer samples krijgen (zoals te verwachten valt).
1 opmerking:
Het zal u leren een schijnbaar triviale stap over te slaan tijdens het debuggen :-P.
Nog veel succes/plezier met het vervolg van de thesis.
Een reactie posten