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基于时域阴影运动向量的实时光路追踪网络去噪方法

摘  要：基于蒙特卡洛光线追踪的实时、可交互渲染通常需要低采样率下的时域去噪技术满足渲染质量、速度的双重需求。时间域帧间映射信息一般通过计算屏幕空间中的运动向量来得到，但对于存在阴影的区域，使用传统运动向量则会产生错误的映射关系，从而导致阴影鬼影等问题。本文设计了一个针对动态阴影的多尺度分层去噪网络，该网络通过引入时域可信阴影运动向量在阴影区域构建准确的帧间映射关系，从而更加有效地利用连续帧信息,实现实时动态阴影的高质量的去噪。实验结果表明，本文方法适用于复杂场景动态阴影的实时去噪，尤其是存在高速移动的大面积光场景中，本文方法相较于先前工作，能在有效消除软阴影噪声的同时获取更准确的阴影细节，且有效解决了光源、视点、物体快速移动时的阴影鬼影问题。

关键词：光线追踪；时域去噪；运动向量；神经网络；