La representación imparcial en gráficos por computadora se refiere a técnicas que evitan errores sistemáticos o sesgos en la aproximación de la radiancia de una imagen . Este término se relaciona específicamente con el sesgo estadístico , no con el sesgo subjetivo. La representación imparcial tiene como objetivo replicar la iluminación y el sombreado del mundo real con la mayor precisión posible sin atajos. El trazado de trayectorias y sus derivados son ejemplos de técnicas imparciales, mientras que los métodos tradicionales de trazado de rayos suelen estar sesgados. [1]
En términos matemáticos, el valor esperado de un estimador imparcial (E) es la media de la población , independientemente del número de observaciones. Los errores en una imagen producida por una representación imparcial se deben a la varianza estadística aleatoria , que aparece como ruido de alta frecuencia . La varianza en este contexto disminuye en n (la desviación estándar disminuye en n) para n puntos de datos. [2] En consecuencia, se requiere cuatro veces más datos para reducir a la mitad la desviación estándar del error, lo que hace que la representación imparcial sea menos adecuada para aplicaciones interactivas o en tiempo real . Una imagen que aparece sin ruido y suave desde un renderizador imparcial es probabilísticamente correcta.
Un método de renderizado sesgado puede producir imágenes cercanas al resultado deseado, pero introduce una cierta cantidad de error (que suele verse como borrosidad) para reducir la varianza (ruido). Estos métodos suelen estar optimizados para un cálculo más rápido a expensas de cierta precisión. [3]
Una técnica imparcial, como el trazado de trayectorias, no puede considerar todas las trayectorias de luz posibles debido a su número infinito . Es posible que no seleccione las trayectorias ideales para una representación dada , ya que esto introduciría sesgo. Por ejemplo, el trazado de trayectorias tiene dificultades con las cáusticas de una fuente de luz puntual porque es poco probable que genere aleatoriamente la trayectoria exacta necesaria para una reflexión precisa . [4]
Por otra parte, el mapeo progresivo de fotones (PPM), una técnica sesgada, maneja los cáusticos de manera efectiva. Aunque sesgada, la PPM es consistente, lo que significa que a medida que el número de muestras aumenta hasta el infinito, el error de sesgo se acerca a cero y la probabilidad de que la estimación sea correcta llega a uno.