论文部分内容阅读
针对Lightcuts算法在面对大规模复杂光源时计算效率较低的问题，提出了一种基于空间自适应剖分的Lightcuts多光源聚类算法。该算法采用二叉树森林代替传统Lightouts算法中的二叉树，并提出自适应的视景体划分方法对三维场景进行剖分，通过构建包含“簇一光源”对的列表，快速剔除与当前渲染点无关的光源，同时利用空间聚类的相似性减少“光源割”搜索过程中的重复计算。实验结果表明，与传统方法相比，文章提出的算法在“光源割”计算阶段能够将搜索步数平均减少30．71％～42．09％，绘制时间平均缩短28．35％