發(fā)布時間：2017-05-25 02:03

  本文關(guān)鍵詞：參與介質(zhì)中的無偏光子聚集方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于物理光學(xué)模擬的真實(shí)感介質(zhì)渲染算法一直是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究領(lǐng)域的重要方向。其煙霧,雪景,天空等場景在工業(yè)級的電影特效中大大加強(qiáng)了觀影的真實(shí)感效果。其中涵蓋了物理光學(xué),數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)概率論,幾何,計(jì)算機(jī)渲染技術(shù)等多學(xué)科的專業(yè)知識。如今介質(zhì)渲染領(lǐng)域有雙向路徑追蹤(Bidirectional Path Tracing,簡稱為BDPT),光子映射(Photon Mapping)等一系列成熟的算法體系。其中的光子映射算法由于其高效的渲染速率而被廣泛使用,然而其算法本身并不能保證無偏(Unbiased),因此最近一種無偏光子聚集(Unbiased Photon Gathering,簡稱為UPG)方法被提出用來解決光子映射算法的有偏(Biased)項(xiàng)。但其無偏方法只適用于無參與介質(zhì)的場景中,而大多數(shù)光子映射算法的使用都是在有參與介質(zhì)的環(huán)境場景中。因此如何改進(jìn)無偏光子聚集方法使其能夠進(jìn)行介質(zhì)場景中的渲染,就是本篇論文所要解決的問題。本文首先在開源的渲染引擎上實(shí)現(xiàn)了基于光子映射算法的無偏光子聚集方法。其無偏光子聚集方法是將傳統(tǒng)的雙向路徑追蹤與光子映射算法對應(yīng)到頂點(diǎn)連并算法中,提高了雙向路徑追蹤中子路徑的重復(fù)利用率,加快了渲染速度。其無偏改進(jìn)的核心思想：計(jì)算公式中的兩項(xiàng)近似有偏估計(jì)項(xiàng)通過重寫與采樣估計(jì)的方式,轉(zhuǎn)變?yōu)榫_無偏項(xiàng)。為了使方法適用于介質(zhì)渲染,本文從子路徑采樣技術(shù)改進(jìn)、理論公式改造、無偏項(xiàng)估計(jì)的重要性采樣、介質(zhì)邊界情況討論四個方面來對原有的無偏光子聚集算法進(jìn)行改進(jìn)。并從理論上分析了參與介質(zhì)中的無偏光子聚集算法與傳統(tǒng)的光子映射,雙向路徑追蹤算法的性能差異,同時給出了我們程序中實(shí)現(xiàn)的參與介質(zhì)中的UPG+BDPT聯(lián)合算法的整體框架。最后從渲染實(shí)驗(yàn)的結(jié)果對比中,充分展現(xiàn)了經(jīng)過我們改進(jìn)后適用于介質(zhì)渲染的UPG+BDPT聯(lián)合算法在渲染速率和無偏性上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的雙向路徑追蹤和光子映射算法。
【關(guān)鍵詞】：介質(zhì)渲染 無偏 光子映射 光子聚集 路徑追蹤 采樣
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題背景12-14
• 1.2 相關(guān)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 工作難點(diǎn)16
• 1.4 論文貢獻(xiàn)16-17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 相關(guān)理論與算法18-42
• 2.1 光學(xué)渲染物理量18-19
• 2.2 雙向散射分布函數(shù)19-20
• 2.3 渲染方程20-21
• 2.4 蒙特卡洛積分法21-22
• 2.5 重要性采樣22
• 2.6 多重重要性采樣22-23
• 2.7 介質(zhì)光學(xué)性質(zhì)23-27
• 2.8 路徑追蹤算法27
• 2.9 雙向路徑追蹤算法27-28
• 2.10 漸進(jìn)式光子映射算法28-31
• 2.11 頂點(diǎn)連并算法31-41
• 2.12 本章小結(jié)41-42
• 第3章 參與介質(zhì)中的無偏光子聚集方法42-64
• 3.1 無偏光子聚集方法42-48
• 3.1.1 算法對照42-43
• 3.1.2 Photon Mapping算法的有偏項(xiàng)43-45
• 3.1.3 f_(VM)~c項(xiàng)的無偏估計(jì)45
• 3.1.4 p_(VM)~c項(xiàng)的無偏估計(jì)45-47
• 3.1.5 無偏估計(jì)算法框架47-48
• 3.2 子路徑采樣技術(shù)的改進(jìn)48-49
• 3.3 原理論公式的改進(jìn)49-52
• 3.3.1 測量貢獻(xiàn)f~*(x)項(xiàng)49-52
• 3.3.2 概率密度函數(shù)p~*(x)項(xiàng)52
• 3.4 概率密度函數(shù)p_(VM)~c項(xiàng)無偏估計(jì)的改進(jìn)52-55
• 3.5 介質(zhì)邊界情況的改進(jìn)55-56
• 3.5.1 虛擬邊界點(diǎn)的引入55
• 3.5.2 區(qū)分介質(zhì)內(nèi)外的MIS權(quán)重計(jì)算55-56
• 3.6 特殊情況下的處理56-59
• 3.6.1 無限遠(yuǎn)光源56-57
• 3.6.2 正交相機(jī)57
• 3.6.3 點(diǎn)光源與方向光57-58
• 3.6.4 鏡面材質(zhì)58-59
• 3.7 參與介質(zhì)中的UPG算法性能分析59
• 3.8 參與介質(zhì)中的UPG與BDPT的合并59-61
• 3.9 參與介質(zhì)中的UPG+BDPT算法框架61-62
• 3.10 本章小結(jié)62-64
• 第4章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果64-72
• 4.1 各算法性能對比64-67
• 4.2 無偏驗(yàn)證67-69
• 4.3 光子聚集半徑r的影響69-70
• 4.4 在非均勻介質(zhì)中70-71
• 4.5 本章小結(jié)71-72
• 第5章 總結(jié)與展望72-74
• 5.1 工作總結(jié)72-73
• 5.2 未來工作展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 附錄A：符號清單78-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果80-82
• 致謝82-84
• 作者簡歷84

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