컴퓨터 그래픽 렌더링에서 모션 블러(Motion Blur)는 움직이는 물체의 진정성을 표현하기 위해 매우 중요한 부분이다. 모션 블러 렌더링에 대한 연구도 지속적으로 개선되고 있다. 모션 블러 렌더링 방법의 픽셀의 모션 벡터는 프레임의 위치 변경 프레임의 픽셀에 의해 계산된다. 그런 다음 픽셀의 모션 벡터에 따라 픽셀의 색상을 샘플링 하여 모션 블러를 계산한다. 단일 오브젝트 또는 단순한 장면의 움직이는 오브젝트에 대해 이 방법은 모션 블러 효과를 효과적으로 렌더링 할 수 있다. 그러나 복잡한 장면의 경우 각 프레임의 픽셀 위치 만 알 수 있지만 프레임 간의 특정 상황을 알 수는 없다. 픽셀의 모션 궤적을 정확하게 얻을 수 없기 때문에 복잡한 장면의 모션 블러 렌더링에는 여전히 몇 가지 문제가 있다.본 논문에서는 다중 검색을 통해 픽셀의 움직임 궤적을 효과적으로 찾을 수 있고 복잡한 장면에서 여러 물체의 움직임이 교차 할 때의 모션 블러 렌더링을 효과적으로 해결할 수 있다고 제안한다. 픽셀의 움직임 벡터를 저장함으로써 픽셀의 움직임 범위를 계산하기 위해 정규 분포를 사용한다. 이 움직임 범위를 검색 구역으로 사용한다. 그런 다음 역방향 검색을 수행한다. 프레임 사이의 어느 한 픽셀에서 해당 픽셀에 도달 한 이전 프레임의 픽셀을 찾을 수 있다. 여러 검색을 통해 검색 결과를 효과적으로 얻을 수 있다. 역방향으로 검색하여 얻은 여러 결과 중 화면에 가장 가까운 픽셀을 유지한다. 동시에 각 검색에 대해 검색 성공률을 저장한다. 모든 검색이 100 % 성공하는 것은 아니기 때문에 처음으로 렌더링 된 모션 블러에 약간의 노이즈가 있을 것이다. Edge-avoided denoisng 방법을 통해 픽셀 검색 성공률을 필터 조건으로 사용한다. 더 나은 모션 블러 효과를 얻으려면 현재 픽셀을 중심으로 하는 5 * 5 범위의 픽셀을 노이즈 제거한다.
In computer graphics rendering, motion blur is a very important part in order to express the authenticity of moving objects. The research on motion blur rendering is also constantly improving. For the method of motion blur rendering, the motion vector of the pixel is calculated by the position change of the frame and the pixel of the frame. Then according to the motion vector of the pixel, the color of the pixel is sampled to calculate the motion blur. For a single object or a moving object in a simple scene, this method can effectively render the motion blur effect. However, for complex scenes, we can only know the position of the pixel in each frame, but cannot obtain the specific situation between frames. Due to the inability to accurately obtain the motion trajectory of the pixels, there are still some problems in the motion blur rendering of complex scenes.This paper proposes that through multiple searches, the motion trajectory of the pixel can be effectively found, and the motion blur rendering when the motion of multiple objects intersects in a complex scene can be effectively solved. By storing the motion vector of the pixel, the normal distribution is used to calculate the motion range of the pixel as a search box. Then perform a backward search. At a pixel at any time between frames, we can find the pixel in the previous frame that came to that pixel. Through multiple searches, the search results can be effectively obtained. Among the multiple results obtained by searching in the backward direction, we keep the pixels closest to the screen. At the same time, for each search, we will store the success rate of the search. Since not all searches are 100% successful, there will be some noise in the motion blur rendered for the first time. Through the edge-avoided denoisng method, the pixel search success rate is used as the filter condition. Denoise the pixels in the 5*5 range centered on the current pixel to achieve a better motion blur effect.