用于整體光照的濾波和抽樣算法.pdf

1、整體光照算法是渲染真實感圖像的一個重要環(huán)節(jié),它不僅可以計算出光源對物體的直接照明,還可以計算光線經(jīng)過物體多次反射、折射之后對其他的物體的照明,整體光照算法在建筑、設(shè)計、娛樂等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。在這些領(lǐng)域中場景的幾何形狀、物體表面的材質(zhì)屬性都非常復(fù)雜,蒙特卡羅光線跟蹤算法可以處理這些復(fù)雜的場景,但是如果抽樣的數(shù)目不足時,繪制的圖像往往會有噪聲。可以從兩個方面來減小噪聲,一方面可以在抽樣之后對抽樣做濾波來減少噪聲,另一方面可以提高抽樣算

2、法本身的效率。本文從以上兩方面出發(fā),提出了用于離線渲染的新的濾波方法和抽樣方法。
　　 在濾波算法方面,已有的算法會模糊物體或紋理的邊界,而且會把低頻噪聲殘留在圖像中。本文提出了入射光復(fù)用濾波算法。因為復(fù)用的是入射光抽樣,所以不會模糊物體或紋理的邊界。濾波時考慮了抽樣點周圍的距離信息,因此可以使用大的濾波窗口來濾除低頻噪聲。為了減少濾波的時間本文提出了自適應(yīng)的復(fù)用概率計算方法。通過四組場景測試驗證了算法的有效性,與已有算法相比本

3、文的方法渲染的圖像質(zhì)量更好。
　　 在抽樣算法方面,本文提出了兩類抽樣算法:用于半球面抽樣的迭代重要性抽樣算法和用于圖像平面抽樣的自適應(yīng)抽樣算法。根據(jù)入射光輻射強(qiáng)度的分布做抽樣是一種提高半球面抽樣效率的有效方法,但是已有的方法沒有考慮到物體對光源的遮擋,也不能用于間接光照。本文使用5D樹把場景劃分成多個子空間,在每個子空間內(nèi)使用渲染過程中記錄的抽樣來計算入射光輻射強(qiáng)度分布,本文提出了兩種樹型重要性函數(shù):球面2D樹和空間3D樹,分

4、別用于描述間接光照和直接光照的入射光輻射強(qiáng)度分布。在數(shù)量蒙特卡羅框架下,把樹型重要性函數(shù)與BRDF(雙向反射分布函數(shù))抽樣和光源抽樣三者組成混合轉(zhuǎn)移核用來提高抽樣的效率。
　　 本文的圖像平面自適應(yīng)抽樣考慮了直接和間接光照抽樣的方差和耗時,根據(jù)拉格朗日乘數(shù)法自適應(yīng)地設(shè)置每個像素直接光照和間接光照抽樣的數(shù)目,使得在給定的時間里圖像的方差接近最小值。本文把半球面抽樣算法和圖像平面抽樣算法結(jié)合在一起進(jìn)一步降低抽樣的方差。通過四組場景測