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マックス・プランクら、被写界深度とモーションブラーの組み合わせを合成しインタラクティブにシミュレートする技術を発表

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。