볼록한 장면(convex scene)은 형태 그 이상의 것을 전달합니다. 어떤 물체 그룹들이 서로 떨어져 있는지, 그리고 어떤 교차(cross)가 발생하는지에 대한 패턴은 이산적인 관계적 페이로드(relational payload)입니다. 우리는 유한한 볼록체(convex bodies) 집합의 이격 테이블(apartness table)인 separoid를 소스 신호(source signal)로, 렌더링 가능한 볼록 장면을 인코더(encoder)로, 그리고 렌더링된 이미지를 이격 구조가 디코딩되는 노이즈가 있는 시각 채널(noisy visual channel)로 취급합니다. 서로소인 인덱스 집합 $A, B$에 대해, 소스 비트는 $\operatorname{conv}(\bigcup_{a\in A} C_a)$와 $\operatorname{conv}(\bigcup_{b\in B} C_b)$가 서로소인지 여부를 기록합니다. 이러한 관점에서, 이격 보존 렌더링(apartness-preserving rendering)은 속도-왜곡(rate--distortion) 문제로 변모합니다. 여기서 속도(rate)는 캐리어 장면(carrier scene)을 위한 미분 가능한 기하학적 코드 길이이며, 왜곡(distortion)은 폐쇄 인지적(closure-aware)이며, 최대 분리(maximal separations)와 최소 라돈 분할(minimal Radon partitions)에 그것들이 제어하는 결과의 수에 따른 가중치를 부여합니다. 미분 가능한 지지 함수(support-function) 구현은 분리 가능성(separability)을 소프트 방향 마진(soft directional margin)으로 전환하고, 각 분리를 증명 방향(witnessing directions)에 대한 분포로 표현하여, 이격 상호 정보량 $I(\Sigma;Y)$에 대한 변분 하한(variational lower bound)과 시점 선택(view selection)에 대한 정보 이론적 설명을 제공합니다. 평면 볼록 장면에 대한 실험 결과, 장면은 이격 테이블만으로 99.9%의 비트 정확도로 복구되며, 인증 스켈레톤(certificate skeleton)만으로 이미 전체 테이블을 결정함을 보여줍니다. 좌표 양자화(coordinate quantization)는 인증 왜곡(certificate distortion)이 해밍 오차(Hamming error)보다 더 엄격한 깨끗한 운영적 속도-왜곡 경계(rate--distortion frontier)를 제공하며, 렌더링된 $48\times48$ 이미지는 가벼운 노이즈 하에서 이격 그래프 엔트로피(apartness-graph entropy)의 약 0.72를 전송합니다. 시점 강건성(viewpoint-robustness) 항을 증가시키면 약간의 기하학적 속도 비용만으로 분리 원뿔(separating cones)이 넓어집니다. 그 결과, 단순히 픽셀에 충실한 것이 아니라 관계적 볼록 구조를 복구할 수 있도록 하는 것을 목적으로 하는 장면을 위한 인증 인지적(certificate-aware) 렌더링 목적 함수가 도출되었습니다.