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DTSTAMP:20251105T215201Z
DESCRIPTION:Low Discrepancy and Blue Noise Sampling in Computer Graphics\n
 \nL'intégration Monte-Carlo et Quasi-Monte-Carlo (MCQMC) est très souvent 
 utilisée dans de nombreux domaines scientifiques pour approcher numériquem
 ent des intégrales complexes pour lesquelles aucune solution analytique ef
 ficace n'existe. En informatique graphique\, les méthodes MCQMC sont fonda
 mentales pour l'évaluation de l'équation de rendue qui modélise le transpo
 rt lumineux dans des environnements complexes. En effet\, les processus po
 nctuels choisis ont souvent un impact direct sur l'image rendue en termes 
 de biais\, bruit et artefacts de crénelage. Dans cette présentation\, nous
  nous focaliserons sur les propriétés et l'analyse d'échantillonneurs de p
 oints dans ce domaine spécifique où une corrélation entre les échantillons
  est importante\, en plus de la réduction de la variance de l'estimateur d
 e MCQMC. Plus spécifiquement\, nous présentons plusieurs échantillonneurs 
 dont les motifs partagent des propriétés de basse discrépance et bruit ble
 u.Monte Carlo and Quasi-Monte-Carlo (MCQMC) methods are widely used in var
 ious scientific fields to numerically approximate integrals of complex fun
 ctions that cannot be expressed in closed form. In computer graphics\, MCQ
 MC methods are fundamental for evaluation of the rendering equation which 
 models the light transport in complex environments. Indeed\, the point pro
 cesses used for integration usually have direct impacts to the rendered im
 age in terms of bias\, noise and aliasing artefacts. In this presentation\
 , we focus on the properties and the design of sampling patterns in this s
 pecific area where correlation between points are important\, aside with t
 he variance reduction in the MCQMC estimator. More specifically\, we prese
 nt several samplers whose patterns have low discrepancy and blue noise pro
 perties.\n
DTSTART:20181030T193000Z
DTEND:20181030T203000Z
LOCATION:Room PK-5115 \, CA\, Pavillon President-Kennedy
SUMMARY:David Coeurjolly\, CNRS\, France
URL:/mathstat/channels/event/david-coeurjolly-cnrs-fra
 nce-291079
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