資訊工程學系
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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。
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Item 以OpenCL實現蒙地卡羅光線追蹤之加速與探討(2021) 許廷宇; Hsu, Ting-Yu隨著硬體科技越來越進步，圖形處理器從固定的pipeline架構，到可以廣泛應用的通用型圖形處理器程式設計(GPGPU programming)越來越成熟，有許多開發平台都包含光線追蹤的功能，例如：DirectX Ray Tracing、OptiX、Embree 等等，利用平行化的優勢，解決光線追蹤需要的龐大計算量。 開發者在平行程式編寫上有 CUDA、OpenCL等便於平行化開發的框架，自由的開發環境使GPU kernel有多種編寫方式，在如何設計並優化GPU kernel上有許多研究，包括提升硬體利用率的方法或是同質性的計算流程等有利平行化的設計方式。 本研究以OpenCL為開發平台，探討基於物理渲染(Physically Based Rendering)的蒙地卡羅路徑追蹤法(Monte Carlo Path Tracing)具有的計算特性，並分析如何利用這些特性進一步提升平行化效率，同時考慮花費成本在追蹤的各個階段帶來的影響。Item 以路徑追蹤繪製可見光光譜的色散現象(2021) 劉詠蓁; Liu, Elvire近年來，計算機圖學領域隨著 GPU效能的快速提升，光線追蹤自從多年前提出後快速進展成能夠實時呈現在大眾前的樣貌。我們將以CUDA 作為基礎，利用 GPU 的分散式運算引擎來更加高效率地解決光線追蹤這個較為複雜的計算。 光譜渲染器可以實現幾種在一般光線追蹤看不太到的特殊光學現象，例如散射和螢光。由於光譜渲染必須對光譜域進行採樣，由於採樣的成本高、計算量大，導致收斂速度非常差，在實際發射或反射光譜方面得到每增加採樣次數，計算量倍增的場景。我們提出針對材質改變採樣次數的非均勻採樣頻譜渲染：當光線打到折射材質時進行更多的射線採樣，這是一種簡單又有效果的方法。 我們建置了一組測試場景，由於我們的方法使用到非均勻光譜的處理，我們將所有場景位置形狀保持相同，對照組為均勻採樣，實驗組使用一組測量的非均勻的重要性採樣。 最後，我們對不同的頻譜採樣方式進行了比較，並發現我們的方法大大減少了均方誤差，在各種困難的情況下，只需很少的開銷就可以減少顏色噪音以及在原始經典的渲染器中的繪製。Item 在行動裝置上達成複雜場景之互動性基於物理高品質成像(2021) 張嘉文; Jhang, Jia-Wun過去因為手機在計算速度與記憶體容量上的限制，遊戲中為了達到即時互動的效果，大多只是將場景與人物以貼圖的方式顯示在畫面上，或是使用光柵化（Rasterization）的方法產生陰影與直接光照的效果，但很難有反射、折射、散射等讓玩家有臨場感的逼真畫面。 如今電腦上實時光線追蹤技術已趨於成熟，手機將不可避免地成為下一個目標。在此篇論文中，我們使用 OpenGL Compute Shader，利用手機 GPU 的平行計算能力來實現路徑追蹤（Path Tracing）；此外我們編寫了加速結構（BVH Tree with SAH 、Huffman Tree）來減少找尋三角片交叉的耗時，並使用「無堆疊」的方法作遍歷，因此可以在SIMT架構的GPU上高效運行，更實驗了不同的光線追蹤方法（Bidirectional Path Tracing、Metropolis Light Transport）來加速收斂場景中的顏色；如最後的成果所呈現，即使是擁有豐富材質的複雜場景，我們的程式依舊可以在很短的時間內畫出雜訊少又逼真的圖。Item 卷積神經網路降噪技術加速全域照明之探討(2019) 杜宜家; Tu, Yi-Chia近年GPU硬體技術進步，光線追蹤即時繪製有了開端，在複雜的場景繪製效能仍然有限，因此本論文將使用人工智慧輔助路徑追蹤，以卷積神經網路降噪技術代替部分的路徑追蹤計算，加速全域照明場景的產生。 蒙地卡羅方法高頻率取樣，會耗費相當高的時間成本在計算上，透過路徑追蹤低取樣頻率產生的影像，以人工智慧的方法去除蒙地卡羅方法產生的雜訊，提升影像品質。 論文中主要探討降噪技術，透過調整卷積神經網路結構，達到降噪效果，並保持一定程度的穩定性，與不同的場景變換之下廣泛的適用性，比較預測結果與實際場景影像的差異，討論即時降噪光線追蹤遇到的問題與未來趨勢。Item 運用體素化資訊簡化路徑追蹤之探討(2018) 趙新予; Chao, Hsin-Yu想要得到有如照片般逼真的結果，在許多的方法中最常被使用的方法就是路徑追蹤。路徑追蹤是透過模擬真實光線的行進，打出大量的光線進行取樣來得到結果，但是取樣數太少則會出現明顯的雜訊，所以為了得到更加真實的結果，必須花上大量的時間。不過在這之中最花時間的不是直接照明的部分，而是後面進行最終聚集計算的漫間反射，這同時也是造成路徑追蹤耗時的主要原因。同時在許多即時運算的方法中，使用簡化最終聚集的計算來做出漫間反射的效果。 因此本論文藉由OpenCL來使用GPU進行路徑追蹤的加速，而最後聚集使用即時運算的Voxel Cone Tracing來取代，有效的加速路徑追蹤的運算，並保持相當品質的全域照明效果。