粒子ベースレンダリングの高速化のための多重カーネルノイズ除去オートエンコーダ

Multi-kernel denoising autoencoder for accelerating particle-based rendering

森井 雅大*; 坂本 尚久*; 河村 拓馬 

Morii, Masahiro*; Sakamoto, Naohisa*; Kawamura, Takuma

視線ソートを必要としない粒子ベースレンダリングは大規模シミュレーションデータの可視化に効果的である。しかし、アンサンブル平均処理において、高画質化のためのアンサンブル数の増加が対話操作の妨げになる場合がある。本研究では、このような問題を解決するために、低アンサンブル画像を高画質化する多重カーネルノイズ除去オートエンコーダを提案する。実験では、いくつかのテストデータを使って本手法の有効性を検証した。

Particle-based rendering, which does not require view-based sorting, is effective for visualization of large simulation data. However, in ensemble averaging, the increase in the number of ensembles for high image quality may interfere with interactive operations. To solve this problem, we propose a multiple kernel denoising autoencoder that improves the image quality of low ensemble images. In experiments, we tested the effectiveness of our method on several test data sets.