[TOC]
代码的框架直接沿用之前 PA1 所用到的框架,故而原有代码的框架不作过多赘述。
include/bound.hpp:包围盒
include/kdtree.hpp:KD Tree 实现的层次包围盒
include/ppmtree.hpp:KD Tree 实现的 SPPM 碰撞点的存储
include/smoothtriangle.hpp:三角面片的法向插值
include/rectangle.hpp:长方体物体
以及部分在原有代码基础上的增改。
我主要实现了两个算法,分别为 Path Tracing 和 Stochastic Progressive Photon Mapping。
而两种算法的实现差异仅在 scr/main.cpp 中体现,故而其他所有的效果均可通用。
当前代码中使用的算法为 SPPM,PT 的代码在 src/maint.cpp 中,使用时请将其替换为 src/main.cpp。
在实现这些算法时通过重要性采样的方法可以实现抗锯齿和软阴影。
实现 Path Tracing 的过程中,从一个像素点发出大量的光线,经过折射、镜面反射、漫反射最后达到光源时终止,为了避免光线无限递归,还采用了轮盘赌的方式来决定光线是否终止。
先从视点进行一遍路径追踪,并用 KD Tree 记录下漫反射的碰撞点(KD Tree 实现可见 include/ppmtree.hpp),然后再从光源(实现了点光源和圆盘发出平行光 include/light.hpp)发出若干光子,对于落入碰撞点周围有效半径内的光子,估计其的光亮程度。
然后进行若干轮这样的操作,每轮都将有效半径进行缩小。
这两张仅为简单的对比图。左图为 PT 的效果,右图为 SPPM 的效果,其中可以看出 SPPM 在焦散的实现上更加有优势。
include/smoothtriangle.hpp
根据给定的点坐标,先得出其周围三角面片的法向量,然后加权得到点的法向量,三角面片上的点的法向量等于其顶点法向量的加权。
include/bound.hpp
用一个与坐标轴平行的包围盒将面片进行包围,然后用 Woo 算法进行求交,若与包围盒有交,再于其内的面片进行求交,在测试集中比无包围盒至少快了
include/kdtree.hpp
我使用 KD Tree 来实现层次包围盒,每一次选择一个纬度将其从中间分割,然后用一个包围盒将包含在内的面片留住,当此节点数小于 min_trig,或者层数达到 max_step 时,停止分割,在测试集中比普通包围盒至少快了
该图含有 1,035,735 个顶点,2,071,736 个面片,像素为
src/main.cpp
reflRay.setDirection(reflRay.getDirection() + m->getFuzz() * random_in_unit_sphere(Xi));根据给定的模糊系数,将反射光的方向在一定大小的球上进行随机偏移。
include/camera.hpp
通过继承原先 PerspectiveCamera 类实现了 PerspectiveCameraWithDefocus 类。
将原先小孔成像改为在一个给定半径的光圈(圆盘)上随机取点,然后与给定焦距的焦平面上对应点求出从视点发出的光线。
上图的相机聚焦在远处的球上,且球从右上、右下、左上、左下镜面模糊程度不断增大,也显现出不同的效果。
include/hit.hpp:额外存储了
include/material.hpp:新增了 Texture 类,对于给定的坐标
include/object3D.hpp:新增 Vector2f transUV(Vector3f pos) 函数,对于给定的空间位置,返回坐标
include/revsurface.hpp:并未实现 transUV,而是直接对 Hit 进行传值。
求交时得到的参数值与 UV 纹理坐标完美对应。
include/plane.hpp,include/rectangle.hpp:见 transUV。
根据不同的平面分别选择对 xOy、yOz、zOx 平面作投影即可。
include/sphere.hpp:见 transUV。
公式:
将给定的切线坐标系上的法向量转化为世界坐标系上法向量即可。
右图增加了法向映射,图像更加真实。
include/revsurface.hpp
先生成少量面片,在面片上用 KD Tree 求交得到初值,然后根据得到的初值,利用牛顿迭代法求解即可,实际测试 15 轮迭代即有较好的收敛结果。
include/sphere.hpp:见 FogSphere 类
我用体渲染实现了球形体积雾,其他形状的体积雾同理。
对于球内的光线实现一个随机步长步进(该分布为指数分布),然后再朝随机的方向进行漫反射,且步长还与体积雾的密度有关。
右图为左图增加了球形体积雾,可以明显看出,右图的光源明显较左图更为分散和朦胧。
采用 OpenMP,将不同像素以及不同光源分配给不同的线程。









