Monte Carlo方法是全局光照计算的基础,由基本的Monte Carlo光线追踪衍生出很多全局光照算法,这些算法的一个问题是它们对某些场景的计算效率很差,因为这些方法对场景中从光源到视点的路径进行采样时都没有考虑到场景的路径分布特征,都是采用随机采样的方法采样路径并计算贡献,一旦场景的路径空间中路径分布极不均匀,就会造成效率的严重降低。本文的主要研究内容是使用Metropolis抽样方法对路径空间中的路径进行采样,以及在双向路径追踪的基础上实现Metropolis光线追踪器。文中首先介绍了渲染的基本问题和Monte Carlo光线追踪的原理和特点,然后从理论上说明了我们使用的Metropolis采样方法。接着,我们描述了我们如何利用Metropolis采样方法对路径空间中的路径进行采样。我们从一个使用双向路径追踪选定的种子路径出发,使用定义的转移策略不断的转移现有路径生成新的路径,然后根据计算的接收概率选择接收新路径或接收旧路径,从而形成一条路径空间的马尔可夫链。根据接收的路径的像素位置给相应的像素添加采样计数,根据Metropolis方法的特性,随着马尔可夫链的增长,我们的采样计数分布图逐渐趋近于和结果图像成比例的稳态分布,对其进行缩放就可以得到渲染结果。文中介绍了我们采用的两种路径转移策略和我们如何对现有渲染系统进行改进,实现Metropolis渲染器的细节。