举例几个光线追踪的问题和解决方案

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

a、使用更多或者更好的硬件

b、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。

c、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.

d、优化交点检测

e、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

a、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。

举例几个光线追踪的问题和解决方案

b、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。

举例几个光线追踪的问题和解决方案

c、随机抗锯齿

随机取样代替常规取样。

举例几个光线追踪的问题和解决方案

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。

a、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。

举例几个光线追踪的问题和解决方案

b、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。

举例几个光线追踪的问题和解决方案

4、全局光照

依旧可以使用Monte Carlo法。使用Radiosity算法。

转自:Cavia-博客园

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