En este área hemos trabajado en la propuesta de nuevos métodos de estimación de densidades (para algoritmo de fotosimulación o photon-mapping) que permiten una mejor reconstrucción de la función de iluminación en superficies con geometría compleja, con un nivel de detalle del orden la distancia entre puntos de impacto. Estos métodos se basan en el uso de las trayectorias de los fotones en lugar del uso de los puntos de impacto. Se describe en estas publicaciones:
- A Density Estimation Technique for Radiosity M. Lastra, C. Ureña, J. Revelles, R. Montes. Proceedings of 1st Ibero-American Symposium in Computer Graphics (SIACG'2002), pp. 163-172. Guimaraes, Portugal, July 2-5, 2002. more info and pdf here.
- A Particle-Path based Method for Monte-Carlo Density Estimation M. Lastra, C. Ureña, J. Revelles, R. Montes. Poster at 13th EUROGRAPHICS Workshop on Rendering. Pisa, Italy, June 26-28, 2002. pdf
También hemos analizado el sesgo de los estimadores de irradiancia basados en los k puntos de impacto más cercanos a un punto de una superficie. Hemos encontrado que los estimadores propuestos en la literatura incluyen un sesgo intrínseco fácilmente eliminable, sesgo que es no nulo para ciertos kernels de reconstrucción. Se describe en esta publicación:
- Description and Solution of an Unreported Intrinsic Bias in Photon Mapping Density Estimation with Constant Kernel. R. García, C. Ureña, M. Sbert. Computer Graphics Forum, Volume 31, Issue 1, pp.33-41. February 2012. Ed. Wiley. doi: 10.1111/j.1467-8659.2011.02081.x
