基于Renderman的光子映射算法研究与实现

发布时间：2017-05-06 06:08

  本文关键词：基于Renderman的光子映射算法研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机图形学的快速发展和计算机硬件能力的不断提高,真实感渲染成为计算机图形学的核心内容之一,追求更高质量和更快速度正成为计算机图形学研究人员的主要科研方向。 光子映射作为一种灵活、简单并且功能强大的全局光照算法,它不仅能实现颜色渗透、焦散、次表面散射等效果,还能对中间介质进行渲染。在传统的光子映射算法实现全局光照效果时,场景中个别的角落、缝隙等细节处得不到充分的照明能量,加上光子分布不均匀造成的噪声问题,通常结合使用最终聚集来优化渲染效果。 最终聚集算法虽然提出时间要早于光子映射,却是对光子映射算法的有效补充,能优化光子映射的渲染效果,但是,相比光子映射的渲染速度,最终聚集运行时间代价较大。造成这种代价的原因正是在于每次最终聚集过程都重复执行着色器程序,本文将光子映射预计算之后的着色点颜色值以点缓存文件的方式缓存起来,那么在计算最终聚集的时候就不需要重复执行着色器程序,只需从点缓存文件中读取当前着色点的缓存颜色值即可。采用这种方式能大幅减少有间接光照、颜色渗透存在的场景的渲染时间 作为世界上最著名的动画公司之一的皮克斯创建了Renderman规范,并将其真正应用到动漫电影工业中。目前,基于Renderman规范的渲染引擎有很多,已经被证明是一个成功的规范,本文选择Renderman作为研究和实验的平台。 本文的主要工作包括： 1.基于光子映射和最终聚集的结合,如何减少渲染时间是本文的主要工作之一。着色器程序的重复解释执行是光子映射和最终聚集算法运行过慢的主要原因,本文算法主要思想是利用点缓存达到减少对着色器程序的调用从而起到时间加速的效果。本文预先对光子图进行辐照度的计算,并将结果保存到点缓存中,而通常情况下,点缓存的大小要远小于光子图的大小而且在渲染时可以一定程度地减少因光子分布不均匀产生的噪声并能保证图像的渲染质量,同时减少渲染所用时间。 2.光子映射算法还适应于中间介质的渲染,这也是本文第二部分的主要工作,首先使用ray marching算法实现了灯光雾的渲染；然后,在体光子图的基础上,独立地使用体焦散光子图实现对体焦散效果的渲染；最后,在光子映射辐照度估计时,对场景按照光源距离的远近,自适应地调节查找的光子数目,可以一定程度优化渲染质量。
【关键词】：全局光照 光子映射 最终聚集 点缓存 Renderman
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• CONTENTS6-8
• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 相关研究现状14-17
• 1.3 本文研究内容17-18
• 1.4 本文组织结构18-19
• 第二章 光子映射及相关理论19-24
• 2.1 光子映射算法概述19-22
• 2.2 最终聚集22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 基于点缓存的光子映射加速算法24-34
• 3.1 加速算法概述24-25
• 3.2 基于点缓存的光子映射加速算法25-28
• 3.2.1 创建光子图25-26
• 3.2.2 生成点缓存26
• 3.2.3 最终聚集26-27
• 3.2.4 渲染27-28
• 3.3 实验结果和结论28-33
• 3.3.1 渲染结果对比28-30
• 3.3.2 缓存空间大小分析30-32
• 3.3.3 算法的加速效果32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 基于光子映射的中间介质渲染34-40
• 4.1 光在中间介质中的传播34-36
• 4.2 相位函数36
• 4.3 Ray Marching算法36-37
• 4.4 基于光子映射的中间介质渲染37-39
• 4.4.1 光子追踪37-38
• 4.4.2 辐射度估计38-39
• 4.5 本章小结39-40
• 第五章 对中间介质渲染的研究40-48
• 5.1 灯光雾40-42
• 5.2 体焦散42-45
• 5.3 基于自适应查找光子数的光子映射45-47
• 5.4 本章小结47-48
• 第六章 总结和展望48-50
• 6.1 本文总结48-49
• 6.2 研究展望49-50
• 参考文献50-53
• 致谢53-54
• 攻读学位期间发表的学术论文目录54-55
• 攻读学位期间参与的科研项目55-56
• 附表56

【共引文献】

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本文编号：347849