Real-time photographic local tone reproduction using summed-area tables

Abstract

A síntese de imagens com alta faixa dinâmica é uma prática cada vez mais comum em computação gráfica. O desafio consiste em relacionar o grande conjunto de intensidades da imagem sintetizada com um sub-conjunto muito inferior suportado por um dispositivo de exibição, evitando a perda de detalhes contrastivos. Os operadores locais de reprodução de tons (local tone-mapping operators) são capazes de realizar tal compressão, adaptando o nível de luminância de cada pixel com respeito à sua vizinhança. Embora produzam resultados significativamente superiores aos operadores globais, o custo computacional é consideravelmente maior, o que vem impedindo sua utilização em aplicações em tempo real. Este trabalho apresenta uma técnica para aproximar o operador fotográfico local de reprodução de tons. Todas as etapas da técnica são implementadas em GPU, adequando-se ao cenário de aplicações em tempo real, sendo significativamente mais rápida que implementações existentes e produzindo resultados semelhantes. A abordagem é baseada no uso de tabelas de áreas acumuladas (summed-area tables) para acelerar a convolução das vizinhanças, usando filtros da média (box-filter), proporcionando uma solução elegante para aplicações que utilizam imagens em alta faixa dinâmica e que necessitam de performance sem comprometer a qualidade da imagem sintetizada. Uma investigação sobre algoritmos para a geração de somatórios pré-fixados (prefix sum) e uma possível melhoria para um deles também são apresentada.

High dynamic range (HDR) rendering is becoming an increasingly popular technique in computer graphics. Its challenge consists on mapping the resulting images’ large range of intensities to the much narrower ones of the display devices in a way that preserves contrastive details. Local tone-mapping operators effectively perform the required compression by adapting the luminance level of each pixel with respect to its neighborhood. While they generate significantly better results when compared to global operators, their computational costs are considerably higher, thus preventing their use in real-time applications. This work presents a real-time technique for approximating the photographic local tone reproduction that runs entirely on the GPU and is significantly faster than existing implementations that produce similar results. Our approach is based on the use of summed-area tables for accelerating the convolution of the local neighborhoods with a box filter and provides an attractive solution for HDR rendering applications that require high performance without compromising image quality. A survey of prefix sum algorithms and possible improvements are also presented.