Basic Implementation of Bokeh

ボケ（Bokeh）

• 最も重要な光学効果のひとつ
  • 画像に”｜奥行き《depth》”の外観を加える
  • 美しいボケは画像品質のために重要である

散乱（と収集）？（Scatter (or Gather)?）

• 散乱ベースのアルゴリズムの方が理論上ボケを実装しやすい
  • より良い品質
• ブルートフォース実装は更に計算コストが高い
  • 合理的なパフォーマンスのために多くのハックを必要とする

（散乱と）収集？（(Scatter or) Gather?）

• 収集ベースアルゴリズムの方がパフォーマンスをより簡単に改善できる
  • 低性能なハードウェアや昔のハードウェアで
  • MIPMAPテクニック
  • 多くのハックが必要となる
    • ｜色にじみ《color bleeding》のためのマスキング
    • レイヤ分けのアプローチ

基本的な実装（Basic Implementation）

• 以下に基づいて絞りの形状に各ピクセルをブラーする
  • 深度
  • カメラパラメータ
• 最も大きな違いは収集ベースと散乱ベースのアプローチでのフィルタリングアルゴリズム
  • 基本的な実装は同じ

MIPMAPテクニック（Mipmap Techniques）

• ボケが大きければ、多くのタップが必要とする
  • ｜より浅い《shallower》被写界深度のため
  • 大きなボケのために低い解像度のテクスチャを使うと、パフォーマンスを活用するのに役立つ

• より正しいブラー半径
• 滑らかだが、あまり正しくない
• 異なるソーステクスチャLODバイアス、同じタップ数

フォーカス呼吸（Focus Breathing）

• 先に示したように、フォーカス距離は実効F値に影響を与える
  • 視野角
  • 露出

実効F値の計算（Computing Effective F-number）

• 実効F値に基づいて視野角と露出を更新する

正確なCoC（Accurate CoC）

• ｜錯乱円（ボケの直径）は以下で計算できる

ボケの形状（Bokeh Shape）

• 典型的なカメラは円形絞りを持つ
  • 単純な多角形ではない
  • 単純な円形ではない

実装（Implementation）

• とても単純なアプローチ
  • 与えられたF値と最小F値の比に関してブラーフィルタ形状を変更する

比較（Comparison）

カメラから3mの距離にある直径5mmの光源

フォーカス距離は1.5m、70-200mm F2.8のレンズを200mmに持つ

もうひとつ（One More Thing）

• 実験中、現実の写真でのf/2.8とf/3.5との間のサイズ差は理論的な計算より小さい
  • 実際には、f/2.8のボケは｜光学的にケラれる《optical vignetted》

光学の口径食（Optical Vignetting）

• 光学の口径食はレンズ設計の制限のために生じる
  • 特定の条件下で、ボケが｜欠ける《eclipsed》
  • とても複雑な現象

• 口径食は様々なポイントで発生する
• カメラレンズを伴う口径食シミュレーション（点線は光線が遮蔽されていることを示す）

実装（Implementation）

• カメラレンズを完璧にシミュレートするのは難しい
  • レイトレーシングが必要
    • リアルタイムには計算コストが高すぎる
    • 事前計算したLUTが必要になる
      • 高次元
  • 適切なレンズ設計が必要とされる
    • ズーム、フォーカス、絞りのメカニズムが正確にシミュレートされなければならない

• レンズ設計を近似する
  • レンズデータベース
    • 光学の口径食は光学的な制限により発生する
      • 物理的にもっともらしいシミュレーションが必要
      • そうでなければ、不自然な口径食が発生する
    • 光学の口径食の発生しやすさはカメラレンズによって異なる
      • 更に、与えられるレンズパラメータに依存する

近似的なレンズデータベース（Approximated Lens Database）

• 口径食シムに必要なパラメータ
  • 設計パラメータ
    • 推定レンズ鏡筒位置、および、光学の口径食を引き起こす可能性が最も高い半径
    • 絞りの位置と半径
    • ｜バックフォーカス《back focus》¹の長さ、または、｜フランジバックの長さ《flange focal length》²
  • カメラパラメータ
    • 実効F値

口径食シェーダ（Vignetting Shader）

• レンズデータベースを持つピクセルシェーダで口径食を計算する
  • 真のレイトレーシングは高価すぎる
    • 光線は焦点から絞りまでの線で近似される
    • 射影された絞りとレンズ鏡筒との遮蔽を計算する

結果（Results）

• 欠ける方向は前ボケと後ボケで反対になる

口径食（Vignetting）

• 画像の中心と比較して周囲で画像の明るさが減少すること
  • 光学の口径食による減少
    • ボケは焦点において1ピクセルに収束する
  • 自然の口径食による減少
    • コサイン4乗則

光学の口径食による減少（Reduction by Optical Vignetting）

• 欠けたボケの領域は明るさを減衰する
  • ケラれたボケの領域は同じレンズデータベースを用いて計算できる
    • 2つの円が重なる領域
    • 結果はシェーダで明るさを減衰するために使われる

自然の口径食による減少（Reduction by Natural Vignetting）

• 画像の射影はコサイン4乗則に従う
  • 光量は$\cos^4 \theta$（$\theta$は視野角）に従って減少する
    • 現実のカメラレンズはレンズの縁で｜口径比《aperture ratio》が増加することでこの効果を減らす
      • 結果として、自然の口径食は$cos^4$に従わない（一般的には2乗から3乗）
  • 自然の口径食はF値が大きくなっても改善されない
    • この現象は常に発生する
    • 広角レンズで特に目立つ

コサイン4乗則（Cosine Fourth Law）

• 最小F値（F2.8）による減衰率（コサイン4乗則と光学の口径食による減衰）
• 小さいF値による減衰率（ほぼコサイン4乗則による減衰）
• 35mmカメラシステムにおけるカメラレンズの減衰率（f=25mm）

口径食の結果（Results of Vignetting）

• カドの口径食は大きなF値で軽減されるが、自然の口径食はF値に関わらず依然として残る

結論（Conclusion）

• 現実のかめらのメカニズムに従うことが重要である
  • フォトリアリスティックな光学効果を達成するため
  • ボケはただのブラーではない