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递归性质和大数目追踪光线解决方案

Imagination Tech 2018-04-13 09:10 次阅读

问题:

1、性能

算法的递归性质和大数目的追踪光线,渲染过程可能持续数小时。80-90%的渲染时间花费在计算光线和物体交点上。

2、走样

3、尖锐的阴影

基本的光线追踪算法只能得到尖锐的阴影(因为模拟的是点光源)。

4、局部光照和着色

算法只追踪少数目的光线,只有四种类型的光线被考虑在内,物体之间的漫反射光没有被考虑在内,即算法并不包括全局光照。

解决方案:

1、性能

  1. 使用更多或者更好的硬件

  2. 大规模并行计算。每一个光线都相互独立。将图像分割,分配在多核上或者分布式网络上;或者分配在多个线程上。

  3. 限制交点检测的数目。使用包围盒的层次关系。快速判断光线是否和一组物体相交。物体被分组在封闭的包围盒中。利用空间细分技术:octree,BSP,grid.

  4. 优化交点检测

  5. 限制追踪光线的数目,确定最大的递归层数根据光线对当前像素点贡献值大小来限制递归深度。一个阈值用来确定后续光线由于对像素点贡献太小而不会被追踪。

2、走样

使用超采样(super sampling)、抗锯齿(antialiasing)、jittering

  1. 追踪额外的主光线并取平均值。即超采样,相对于每一个像素点取一条光线,你可以取特定数目的光线。每一个像素被分为亚像素,对每一个亚像素发射一条光线。当所有的亚像素点都处理完毕,对亚像素点的颜色值取平均值,并将其赋值给该像素点。这种方法大大增加了渲染时间。

  2. 自适应抗锯齿。在颜色剧烈变化的地方使用追踪的主光线,颜色变化不大的地方使用最少的主光线。

  3. 随机抗锯齿。随机取样代替常规取样。

3、尖锐的阴影

原因:使用点光源、每个交点仅仅对应一条阴影光线。

  1. 区域光(area light)。使用一系列点光源来模拟区域光源。对于每一个交点,需要和点光源数目一样多的追踪光线。

  2. Monte Carlo光线追踪法。使用随机超采样,光源建模成球形光源,阴影光线指向代表光源的球上面的点。阴影光线颜色的平均值决定该交点最终的颜色值。

4、全局光照

依旧可以使用Monte Carlo法。使用Radiosity算法。

原文标题:举例几个光线追踪的问题和解决方案

文章出处:【微信号:Imgtec,微信公众号:Imagination Tech】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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