独マックス・プランク情報科学研究所（Max Planck Institute for Informatics）とロンドン大学の研究者らは、被写界深度とモーションブラーの組み合わせを合成し再構築する技術を発表しました。
論文：Laplacian Kernel Splatting for Efficient Depth-of-field and Motion Blur Synthesis or Reconstruction
著者：Thomas Leimkühler, Hans-Peter Seidel, Tobias Ritschel
本稿は、DoF（Depth-of-field/被写界深度）とMB（Motion Blur/モーションブラー）の組み合わせを合成し、再構築する際にインタラクティブなパフォーマンスを実現する提案をします。
本提案手法は、事前計算とランタイムの2つのステップから構成されており、事前計算では、空間内の点拡がり関数（Point spread function,PSF）をサンプリングし、各PSFはラプラス作用素に変換します。レンダリングは、デプスレイヤで実行され、複数のレイヤに加算的に描画、最後にすべてのレイヤを合成し出力します。
これらのことで、被写界深度やモーションブラーを効率的に計算することができ、且つパラメータベースでインタラクティブ操作することも可能にします。