[发明专利]使用扭曲的复合估计乘积积分

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

选择近似乘积积分的第一因子的第一扭曲函数；

选择近似所述乘积积分的第二因子的第二扭曲函数；

将所述第一扭曲函数的参数拟合至所述第二扭曲函数以产生经拟合的第一扭曲函数；

组合所述经拟合的第一扭曲函数和所述第二扭曲函数以产生样本分布；以及

将所述样本分布应用于所述第一因子和所述第二因子的乘积以近似所述乘积积分。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中组合所述经拟合的第一扭曲函数和所述第二扭曲函数包括：

计算所述经拟合的第一扭曲函数和所述第二扭曲函数的复合函数；以及

计算所述复合函数的反导数以生成所述样本分布。

3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述经拟合的第一扭曲函数、所述第二扭曲函数和所述复合函数在主样本空间中表示。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述参数包括所述第一扭曲函数的多个样本。

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述参数是所述第一扭曲函数的峰值和宽度。

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述第一因子是余弦函数并且所述乘积积分是直接光照积分。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：使用所述样本分布对图像的像素进行着色。

8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：当使用光线追踪对图像的像素进行着色时，使用所述样本分布来对围绕表面法线定向的半球进行采样。

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述第一扭曲函数和所述第二扭曲函数选自每个都具有概率密度函数的扭曲函数集，所述概率密度函数因子分解成具有定义的累积密度函数和反累积密度函数的1维概率密度函数。

10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中所述扭曲函数集包括双线性函数、双二次方贝塞尔函数和加窗的可分离的柯西函数。

11.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中拟合所述第一扭曲函数的参数包括将所述第二扭曲函数的反函数应用于所述第一扭曲函数的所述参数。

12.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中在服务器上或者在数据中心中执行选择、选择、拟合、组合和应用的步骤以生成图像，并且所述图像被流式传输至用户设备。

13.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中执行选择、选择、拟合、组合和应用的步骤以生成图像，所述图像用于训练、测试或证明在机器、机器人或自主车辆中采用的神经网络。

14.一种系统，包括：

存储器，其存储第一扭曲函数和第二扭曲函数；以及

处理器，其耦合到所述存储器且被配置为：

选择近似乘积积分的第一因子的所述第一扭曲函数；

选择近似所述乘积积分的第二因子的所述第二扭曲函数；

将所述第一扭曲函数的参数拟合至所述第二扭曲函数以产生经拟合的第一扭曲函数；

组合所述经拟合的第一扭曲函数和所述第二扭曲函数以产生样本分布；以及

将所述样本分布应用于所述第一因子和所述第二因子的乘积以近似所述乘积积分。

15.根据权利要求14所述的系统，其中组合所述经拟合的第一扭曲函数和所述第二扭曲函数包括：

计算所述经拟合的第一扭曲函数和所述第二扭曲函数的复合函数；以及

计算所述复合函数的反导数以生成所述样本分布。