Vergleich von KI-gestützten und traditionellen Denoisern
Bachelorarbeit I. Demir
Im 3D-Rendering ist Rauschunterdrückung (Denoising) ein entscheidender Faktor, um eine hohe Bildqualität zu erzielen. Rauschen kann die Details und die visuelle Klarheit eines Bildes erheblich beeinträchtigen, weshalb es wichtig ist, effektive Methoden zur Rauschminderung zu finden. Traditionelle Verfahren wie Block-Matching, Non-Local Means und Wavelet-basierte Denoiser haben sich über die Jahre etabliert, aber sie stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um komplexe Szenen geht. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz sind neue Ansätze entstanden, die das Rauschen nicht nur schneller, sondern auch präziser und detailreicher entfernen können. Diese Arbeit möchte die beiden Ansätze miteinander vergleichen. Dabei liegt der Fokus auf drei wichtigen Aspekten: der Bildqualität, der Effizienz und der Eignung für verschiedene Anwendungen.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, welche der beiden Methoden in bestimmten Situationen besser geeignet ist. Besonders interessant wird es, wenn es um komplexe Szenen geht, bei denen das Rauschen schwieriger zu entfernen ist. Hier könnte der Einsatz von KI-basierter Rauschunterdrückung entscheidende Vorteile bieten, während traditionelle Methoden in einfacheren Szenen möglicherweise schneller und ressourcenschonender arbeiten. Zudem wird untersucht, welche Methode in welchen Anwendungsbereichen am besten geeignet ist. Die zentralen Fragen dieser Arbeit lauten daher: Wie beeinflussen die verschiedenen Denoising-Methoden die Bildqualität in 3D-Renderings? Welche Unterschiede gibt es in der Effizienz und im Ressourcenverbrauch der beiden Methoden? Und in welchen Anwendungsszenarien ist die eine oder andere Methode besser geeignet? Die Erwartungen an die Ergebnisse sind, dass KI-gestützte Denoiser vor allem bei komplexen Szenen überlegen sind. In einfacheren Szenen könnten traditionelle Denoiser hingegen schneller arbeiten und weniger Ressourcen verbrauchen. Letztlich wird diese Arbeit dazu beitragen, wann und warum die eine oder andere Methode im 3D-Rendering besonders von Vorteil ist.