An Adaptive System for Effective Fur rendering

효과적인 Fur 렌더링을 위한 적응적 시스템 -혼합 렌더링을 이용한 빠른 Fur 렌더링 방법-

Fur rendering is difficult in that there are huge numbers of objects and it takes so much time. The previous method considers fur as cylinder, transforms it into 2D ribbon, triangulates and commits rendering. But this method has problem like under sampling and takes rendering time so long. To resolve these shortcuts we proposed new algorithm. We divide fur into thick and thin fur and we applied adaptive rendering methods for each type of fur. Also we can perform an effective rendering according to the proposed rendering framework.

털 렌더링은 사실적인 렌더링을 위해 많은 수의 털 데이터를 처리해야 하는 어려움이 있다. 대량의 털 데이터를 렌더링함에 있어서 가장 어려운 점은 렌더링 시간이 많이 걸린다는 점이다. 기존의 털 렌더링 방법은 털을 원통형의 실린더로 간주하고 2D 형태의 리본으로 변환하고 삼각화하여 렌더링하는 방법이다. 하지만 이 방법은 언더 샘플링(under sampling) 문제가 있고 렌더링 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 이런 단점을 개선하기 위해서 이 논문에서는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 털을 굵기에 따라 나누고 굵은 털과 가는 털에 각각의 렌더링 방법을 사용함으로써 렌더링 속도를 개선하였다. 또한 전체 렌더링 프레임워크에 대한 제안을 함으로써 보다 효과적인 렌더링을 수행할 수 있다.