Metropolis光线追踪算法的研究与改进

发布时间：2018-10-17 15:59

【摘要】：Metropolis光线追踪是一种无偏的马尔可夫链蒙特卡罗全局光照算法,在具有复杂光照的场景中,其具有很高的效率和鲁棒性,因此在真实感图形生成中得到广泛关注。但其在渲染过程中由于突变策略或者路径选择问题会使生成图像产生随机噪声。在采样过程中,Metropolis光线追踪算法可以在找到一条有效光路后,通过小范围突变并复用已知路径而快速生成其他有效光路,从而减少复杂光照场景中产生的随机噪声。其中,Metropolis采样通过接收概率来判断提议样本的接收和拒绝,逐步寻找贡献值更高、对生成图像更有效的路径。提议样本的生成则通过对当前样本的突变,从而影响光路的生成。因此,突变策略的选取和接收概率的计算对Metropolis光线追踪算法生成图像质量的提升起到了一定作用。基于上述影响因素的分析,论文提出三种改进Metropolis光线追踪算法。第一种是基于接收概率的改进Metropolis光线追踪算法,该算法结合接收概率对Metropolis光线追踪算法进行改进,通过使用几种概率密度函数对接收概率中标量贡献函数进行缩放,在满足细节平衡条件的同时,提升部分提议样本的接收概率,减少了生成图像的随机噪声。实验表明,在相同场景及渲染时间下,改进算法的生成图像噪声更少。第二种是基于采样分布的改进Metropolis光线追踪算法,该算法将采样过程分为两个阶段,通过周期计算采样矩阵间矩阵相似度变化率确定二阶段起始位置,并在一阶段记录采样分布矩阵对二阶段突变策略进行影响。其二阶段突变策略为在当前采样点的8邻域像素位置进行比例采样。在满足细节平衡条件的同时,设置多个采样点的标量贡献函数平均值比值为接收概率,通过改变采样分布解决了复杂光照场景中随机噪声较大的问题。实验表明,在相同场景及渲染时间下,改进算法具有一定的自适应性且生成图像的噪声更少。第三种是将基于接收概率的改进Metropolis光线追踪算法和基于采样分布的改进Metropolis光线追踪算法相融合。利用突变策略和路径选择两种因素共同作用减少生成图像噪声。实验表明,融合改进算法可以自适应的减少间接光照场景的生成图像噪声。最后,对全文进行总结,并展望了后续的研究工作。
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【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】