光线追踪被广泛用于生成高质量的图像,并且能生成真实的全局光照。这是传统光栅化成像方式不能比拟的,光线追踪是未来成像方式的趋势。然而,此算法需要大量的运算,造成在现在普遍的CPU下不能实现实时的效果。因此,对光线追踪进行加速的研究是非常有必要的。特别是近年GPU通用计算的逐渐成熟与场景分割技术的不断涌现,更是为光线追踪加速的研究提供了良好的土壤。本文从软件和硬件两个方面对光线追踪进行加速研究。软件加速使用场景分割技术,对场景进行合理的分割以减少光线与场景多边形的相交运算。硬件加速则采用GPU处理器的并行能力,由于光线追踪计算每个像素的颜色值是一个独立的过程,因此可以建立大量的线程以同时计算多个像素。此外,本文设计并实现了一个光线追踪的加速系统。使用FBX场景文件作为系统场景的载体并且对FBX场景文件进行必要的信息提取。场景分割技术采用BVH包围盒结构技术。光线追踪的核心计算部分则根据CUDA优势与限制进行适应性改造,发挥尽可能大的并行能力。本文分为四大部分:第一部分介绍光线追踪加速的研究现状;第二部分通过研究光线追踪原理,提出了运用BVH进行场景分割,优化光线追踪算法;第三部分是光线追踪加速系统的设计与实现。第四部分是系统性能的测试分析,以及对本文工作的总结和对后续研究的展望。