La representación imparcial en gráficos por computadora se refiere a técnicas que evitan errores sistemáticos o sesgos en la aproximación del resplandor de una imagen . Este término se relaciona específicamente con el sesgo estadístico , no con el sesgo subjetivo. La renderización imparcial tiene como objetivo replicar la iluminación y las sombras del mundo real con la mayor precisión posible y sin atajos. El trazado de trayectoria y sus derivados son ejemplos de técnicas imparciales, mientras que los métodos tradicionales de trazado de rayos suelen ser sesgados. [1]
En términos matemáticos, el valor esperado (E) de un estimador insesgado es la media poblacional , independientemente del número de observaciones. Los errores en una imagen producida mediante renderizado imparcial se deben a una 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 requieren 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 parece silenciosa y suave en un renderizador imparcial es probabilísticamente correcta.
Un método de renderizado sesgado aún puede producir imágenes cercanas al resultado deseado, pero introduce una cierta cantidad de error (a menudo visto como un desenfoque) para reducir la variación (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 rutas ideales para un renderizado determinado , ya que esto introduciría sesgos. Por ejemplo, el trazado de trayectorias tiene problemas 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 otro lado, el mapeo progresivo de fotones (PPM), una técnica sesgada, maneja las cáusticas de manera efectiva. Aunque está sesgado, el 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.