[发明专利]对使用蒙特卡罗绘制进行绘制的图像去噪

说明书

本公开的实施例涉及对使用蒙特卡罗绘制进行绘制的图像去噪。多个基于像素的采样点在图像内被标识，其中像素的采样点被分布在像素内。针对个别像素的个别采样点，对应的辐射向量被估计。辐射向量包括表征在采样点处接收到的光的一个或多个辐射值。第一机器学习模块基于与该像素内的采样点相关联的辐射向量，针对每个像素生成对应的中间辐射特征向量。第二机器学习模块基于针对该像素的中间辐射特征向量以及针对与该像素相邻的一个或多个其他像素的一个或多个其他中间辐射特征向量，针对每个像素生成对应的最终辐射特征向量。一个或多个内核基于最终辐射特征向量而被生成，并且被应用于图像的对应像素，以生成较低噪声图像。

技术领域

本公开总体上涉及图像的去噪，更具体地涉及用于对使用蒙特卡罗方法绘制的图像去噪的技术。

背景技术

在过去的几年，随着计算机图形学的进步，合成图像可以使用计算机生成。例如，图像处理应用可以被用于从合成或虚拟场景以数字方式生成合成图像，其中该场景包括各种以数字方式生成的物体。通常，由于合成场景中缺乏光照效果，这种合成图像可能看起来不逼真。场景文件描述了虚拟场景，其具有关于几何结构、光照、阴影、视点和/或其他属性的信息。将光照效果添加到合成场景以使所得合成图像看起来逼真的过程通常被称为合成场景的逼真绘制，或者出于本公开的目的在本文中被称为绘制场景。在任何情况下，场景都可以基于场景文件由图像处理应用绘制。绘制技术包括尝试模拟光与图像内的各种物体的交互的方法，称为光传输建模。光的描绘及其与图像内的各种场景元素的交互增加了图像内描绘的内容的真实感。用于合成场景的这种逼真绘制的现有技术包括例如蒙特卡罗方法。然而，蒙特卡罗方法可以生成噪声图像，尤其是当用于蒙特卡罗方法的采样点数目相对较低时。使这个问题复杂化的是相对大量的采样点会导致不小的计算负担。这种增加的计算成本抑制了实时处理。

发明内容

公开了用于对图像去噪的技术。例如，用于对第一图像去噪的方法包括在第一图像的多个像素的个别像素内标识多个对应的采样点。针对个别像素的个别采样点，对应的辐射向量被估计。采样点的辐射向量包括表征在采样点处接收到的光的一个或多个辐射值。基于与对应像素内的多个对应的采样点相关联的辐射向量，第一机器学习模块针对个别像素生成对应的中间辐射特征向量。第二机器学习模块针对个别像素生成对应的最终辐射特征向量。更详细地，针对第一像素的第一最终辐射特征向量至少部分地基于以下而被生成：(a)针对第一像素的中间辐射特征向量、以及(b)针对与第一像素相邻的一个或多个其他像素的一个或多个其他中间辐射特征向量。至少部分地基于最终辐射特征向量，一个或多个滤波器权重子集或内核子集被生成。更详细地，内核是二维卷积矩阵，并且可以被认为是掩模或滤波器，它包括相对小的矩阵(例如相对于它被应用的图像很小)。每个子集可以包括一个或多个内核。一个或多个内核子集被应用于第一图像的一个或多个对应像素，以生成第二图像。在一些实例中，与第一图像相比，第二图像具有更少的噪声并且更逼真。

在另一示例中，提供了一种用于从包括多个像素的原始图像绘制逼真图像的系统。该系统包括一个或多个处理器；以及由一个或多个处理器可执行的图像去噪子系统。在一些示例中，子系统用于针对原始图像的多个像素中的每个像素生成对应的辐射特征向量和对应的辅助特征向量。子系统还用于基于多个像素的辐射特征向量和辅助特征向量来至少生成第一内核子集和第二内核子集。子系统用于将第一内核子集与原始图像进行卷积，以生成第一图像。在一些实例中，子系统用于将第二内核子集与第一图像进行卷积，以生成相对于原始图像逼真的第二图像。