基于光线跟踪的柔和阴影绘制加速算法研究

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光线跟踪是生成真实感图形的主要算法之一。本文总结对比了CPU与GPU光线跟踪算法优劣,讨论了现有基于GPU光线跟踪加速算法中均匀网格、KD-Tree及层次包围盒(BVH)的遍历方法,并对这三种加速结构在静态场景和动态场景中的加速效果进行了试验比较分析。得出的结论是:对于静态场景而言,KD-Tree和BVH区别不明显;但对于动态场景而言,BVH的加速效果最好,并且在创建和遍历上都相对简单,易于实现。在对比光线跟踪求交加速算法的基础上,提出了一种新的、快速的、以光线跟踪和物理模型为基础的柔和阴影绘制算法。该算法采用单条光线和局部重建可见度函数取代通常用于传统光线跟踪的数以百计的阴影光线。与跟踪阴影光线相比,该算法在生成相同的图像下,可将测试场景绘制速度提高一到两个数量级。
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