数字博物馆是文化遗产传承与弘扬的重要依托,目前很多博物馆已经获取了大量的三维数字化文物模型,未来三维模型数量还会加速增加。而如何将这些几何性质复杂、细节程度高的文物模型在真实感效果不变的情况下快速展示是一个技术难题,同时这也是计算机图形学领域重要的研究热点之一。本文的研究针对上述问题展开,主要内容如下:1)提出了一种基于非局部均值方法使用光线样本频率曲线合并(Histogram Merge)的图像滤波器,这种滤波器以面片为单位进行图像过滤,大量节省了过滤时间。2)提出了一种基于SURE(Stein’s Unbiased Risk Estimator)的迭代式自适应渲染框架,这种渲染框架使用SURE估算滤波器和生成图像MSE(相对于上次迭代结果图像)的误差,并将结果反馈给渲染器和滤波器,渲染器以此调整每个像素处的光线样本数量,滤波器则以此调整阈值,生成的图像再次投入迭代循环,直到图像达到预期的质量,迭代结束。这种自适应渲染框架,根据图像特征改变每个像素处的采样率,减少了渲染过程中的计算开销,具有更高的效率。3)根据上述两种技术,本文设计了一套面向博物馆的高真实感展示系统,该系统拥有管理文物模型和展示文物模型两大功能。我们使用基于本文技术的系统和基于传统蒙特卡洛渲染技术的系统生成的高真实感图像进行了对比,验证了本文提出技术在图像质量和运行效率上的提升。