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Spatiotemporal Sampling of Dynamic Environment Sequences

机译：动态环境序列的时空采样

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Environment sampling is a popular technique for rendering scenes with distant environment illumination. However, the temporal consistency of animations synthesized under dynamic environment sequences has not been fully studied. This paper addresses this problem and proposes a novel method, namely spatiotemporal sampling, to fully exploit both the temporal and spatial coherence of environment sequences. Our method treats an environment sequence as a spatiotemporal volume and samples the sequence by stratifying the volume adaptively. For this purpose, we first present a new metric to measure the importance of each stratified volume. A stratification algorithm is then proposed to adaptively suppress the abrupt temporal and spatial changes in the generated sampling patterns. The proposed method is able to automatically adjust the number of samples for each environment frame and produce temporally coherent sampling patterns. Comparative experiments demonstrate the capability of our method to produce smooth and consistent animations under dynamic environment sequences.
机译：环境采样是一种使用远距离环境照明渲染场景的流行技术。但是，尚未完全研究动态环境序列下合成的动画的时间一致性。本文针对这一问题提出了一种时空采样的新方法，以充分利用环境序列的时空一致性。我们的方法将环境序列视为时空体积，并通过对体积进行自适应分层来对序列进行采样。为此，我们首先提出一个新的指标来衡量每个分层量的重要性。然后提出一种分层算法，以自适应地抑制所生成采样模式中的突然的时空变化。所提出的方法能够针对每个环境帧自动调整样本数量，并产生时间上一致的采样模式。比较实验证明了我们的方法在动态环境序列下能够产生平滑且一致的动画的能力。

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