當(dāng)前位置:首頁 > 消費(fèi)電子 > 消費(fèi)電子
[導(dǎo)讀]介紹這篇文章將介紹光線追蹤技術(shù)。在計算機(jī)圖形領(lǐng)域中,這種技術(shù)被普遍應(yīng)用于生成高質(zhì)量的照片級圖像。在為一個場景計算光照的時候,通過固定圖形渲染管線可以計算phong光照模型,由于該模型的特征,使得渲染的物體看

介紹

這篇文章將介紹光線追蹤技術(shù)。在計算機(jī)圖形領(lǐng)域中,這種技術(shù)被普遍應(yīng)用于生成高質(zhì)量的照片級圖像。在為一個場景計算光照的時候,通過固定圖形渲染管線可以計算phong光照模型,由于該模型的特征,使得渲染的物體看起來有塑料的質(zhì)感。如果要渲染一個有金屬質(zhì)感且能反射周圍環(huán)境的物體,phong模型就無能為力了。和固定渲染管線相比,可編程圖形渲染管線的力能要強(qiáng)的多,雖然可以實現(xiàn)很多逼真的光照效果,比如利用環(huán)境貼圖來現(xiàn)實物體對環(huán)境的反射效果。但是這種環(huán)境反射只能反射出已經(jīng)保存在Cube Map中的圖像。在真實世界中,如果一個能反射周圍環(huán)境的物體周圍還有很多其他物體,它們就會相互反射。一般的環(huán)境貼圖技術(shù)達(dá)不到這樣的效果,于是在渲染照片級畫面的時候,就要用到光線追蹤的技術(shù)。文本還將利用c++面向?qū)ο?/strong>的方法來實現(xiàn)光線追蹤。

原理

在介紹原理之前,先考慮一個問題:我們是怎樣看到真實世界中的物體的?我們能看到物體,是因為該物體上有反射光線到達(dá)我們的眼睛。沒有任何光線傳入眼睛,我們就看不到任何東西。我們還經(jīng)??吹揭粋€物體表面能反射另一個物體。這也是因為被反射物體表面的反射光線到達(dá)該物體表面后,該物體繼續(xù)將光線反射到我們的眼睛里,于是我們看到了該物體表面反射其他物體的效果。現(xiàn)在,我們將從物體表面出發(fā)最后到達(dá)眼睛的光線的方向反向。先來看看下面的Fig1,在Fig1中是一個虛擬的場景,場景中有2個球和1個圓錐,白色的點(diǎn)代表光源,中間四邊形就是虛擬屏幕,屏幕上一個一個的小方格就代表像素,相機(jī)的位置代表觀察者眼睛的位置。

(a)

(b)

Fig1 光線追蹤場景

光線追蹤的原理就是從相機(jī)的位置發(fā)出一條條通過每一個像素的射線,如果該射線和場景中的物體相交,那么就可以計算出該交點(diǎn)的顏色,這個顏色就是對應(yīng)的像素的顏色。當(dāng)然,計算像素顏色的時候首先要計算出交點(diǎn)處所有與光照計算相關(guān)量,比如法線,入射光線和反射光線等等。

(a)

(b)

Fig2 光線和空間物體相交

在Fig2中可以看到,從相機(jī)出發(fā)的射線依次穿過每一個像素,圖中顯示出其中的三條。這些射線都與物體有交點(diǎn),不同物體的交點(diǎn)計算方法也不一樣。射線與平面的交點(diǎn)計算方法和射線與球的交點(diǎn)計算方法是截然不同的。為了計算方便,這里就只以球為例。如果一個物體可以反射周圍的環(huán)境,那么當(dāng)一條射線與該物體相交后,射線還會在該點(diǎn)產(chǎn)生反射和折射等。例如在Fig2中,當(dāng)射線和藍(lán)色球相交后,光線會反射,反射的光線又可能和橙色圓錐和綠色球相交,所以我們能在藍(lán)色球的表面看到橙色的圓錐和綠色球。整個光線追蹤的原理就是這么簡單,但是實際操作起來又有很多要注意的地方。

實踐

用面向?qū)ο蟮姆椒▉韺崿F(xiàn)光線追蹤比使用面向結(jié)構(gòu)要來的容易一些。因為在光線追蹤的整個過程中,比較容易抽象出對象的共同特征,比如我們可以抽象出射線,物體,光源,材質(zhì)等等。當(dāng)然,最最基本的一個類就是向量類,在計算光照的時候向量很重要。在這里我們假設(shè)已經(jīng)實現(xiàn)了一個三維向量類GVector3,該類提供所有有關(guān)向量的操作。

除了向量,我們最先能想到一個關(guān)于射線的類,叫CRay。

對于一條射線最基本的就是它的出發(fā)點(diǎn)和方向,所以在CRay的類圖中,能看到兩個私有成員變量m_Origin和m_Direction,它們都是GVector3類型。由于類的設(shè)計原則要滿足數(shù)據(jù)的封裝性,既然射線的出發(fā)點(diǎn)和方向都是私有的,那么就要提供公共的成員方法來訪問它們,于是我們還需要set和get方法。最后,getPoint(double)方法是通過向射線的參數(shù)方程傳入?yún)?shù)t而獲得在射線上的點(diǎn)。實現(xiàn)了射線CRay類后,那么在使用光線追蹤計算每個像素顏色的時候,對于每一個像素都要創(chuàng)建一個CRay的實例。

for(int y=0; y<=ImageHeight; y++)

{

for(int x=0; x<=ImageWidth; x++)

{

double pixel_x = -20.0 +40.0/ImageWidth*x;

double pixel_y = -15.0 +30.0/ImageHeight*y;

GVector3 direction = GVector3(pixel_x, pixel_y,0)-CameraPosition;

CRay ray(CameraPosition, direction);

// call RayTracer function

}

}

從上面的代碼可以看到,兩個for循環(huán)用于掃描每一個像素,然后在循環(huán)里計算出每個像素的位置。如果我們假設(shè)Fig1中,四邊形屏幕處于xy平面,長和寬分別是40和30,且左上頂點(diǎn)坐標(biāo)和右下頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為(-20,15,0)和(20,-15,0)。為了將該屏幕映射到實際分辨率為800*600的窗口上,就要求出虛擬屏幕上每個像素的坐標(biāo)pixel_x和pixel_y。然后對每一個像素都用一條射線穿過它,射線的方向自然就是像素的位置和相機(jī)位置的差向量的方向。要注意一點(diǎn),實際窗口的分辨率比例要和虛擬屏幕長寬比例保持一致,這樣渲染出來的畫面看起來長寬比例才正確。

現(xiàn)在我們來考慮在場景中的物體。一個物體可能有很多可以描述它的特征,比如形狀,大小,顏色,材質(zhì)等等。使用面向?qū)ο蟮姆椒?,就需要將這些物體的共同特征抽象出來。下面是一個抽象出來的物體類GCObject。

CGObject類成員變量有五個,分別表示物體表面環(huán)境光反射系數(shù)(m_Ka),漫反射系數(shù)(m_Kd),鏡面反射系數(shù)(m_Ks),鏡面反射強(qiáng)度(m_Shininess)和環(huán)境反射強(qiáng)度(m_Reflectivity)。前四個變量是計算光照所需要的最基本量,而環(huán)境反射強(qiáng)度表示該物體能反射環(huán)境的能力。這些成員變量都的類型都是protected,因為我們要把CGObject最為物體的基類,這些protected成員變量可以被該類的子類所繼承。該類的所有g(shù)et方法和set方法都能被子類繼承,而且所有繼承了該類的子類的方法都相同。該類還有兩個虛成員函數(shù),分別是getNormal()和isIntersected()。getNormal()函數(shù)的作用是獲取物體表面一點(diǎn)的法線,它接受一個GVector3類型的參數(shù)_Point,并返回物體表面點(diǎn)_Point處的法線。當(dāng)然不同物體表面獲得法線的方法是不一樣的。比如,對于平面來說,平面上所有點(diǎn)的法線都是一樣的。而對于球來說,球面上每一個的法線是球面上的該交點(diǎn)p和球心的c的差向量。

NSphere = p - c

所以將getNormal()設(shè)置為虛成員函數(shù)就可以實現(xiàn)類的多態(tài)性,凡是繼承了該方法的子類,都可以實現(xiàn)自己的getNormal()方法。同樣的道理,函數(shù)isInserted也是虛成員函數(shù),該方法接受參數(shù)射線CRay

和距離Distance,CRay是輸入?yún)?shù),用于判斷射線和該物體的交點(diǎn),Distance是輸出參數(shù),如果物體和射線相交,則返回相機(jī)到該交點(diǎn)的距離。Distance還應(yīng)該有個很大初始值,表示在無限遠(yuǎn)處物體和射線相交,這種情況用于判斷物體和射線沒有交點(diǎn)。函數(shù)isIntersected()還返回一個枚舉類型INTERSECTION_TYPE,定義如下:

enum INTERSECTION_TYPE {INTERSECTED_IN = -1, MISS = 0, INTERSECTED = 1};

其中INTERSECTED_IN表示射線從物體內(nèi)部出發(fā)并和物體有交點(diǎn),MISS射線和物體沒有交點(diǎn),INTERSECTED表示射線從物體外部出發(fā)并且和物體有交點(diǎn)。射線和不同物體交點(diǎn)的計算方法不同,于是該函數(shù)為虛函數(shù),繼承該函數(shù)的子類可以實現(xiàn)自己的isIntersected()方法。下面的代碼就可以判斷一條射線和場景中所有物體的是否有交點(diǎn),并且返回離相機(jī)最近的一個。

double distance = 1000000; // 初始化無限大距離

GVector3 Intersection; // 交點(diǎn)

for(int i = 0; i

{

CGObject *obj = objects_list[i];

if( obj->isIntersected(ray, distance) != MISS) // 判斷是否有交點(diǎn)

{

Intersection = ray.getPoint(distance); //如果相交,求出交點(diǎn)保存到Intersection

}

}

為了計算方便,這里就以球為例,創(chuàng)建一個CSphere的類,該類繼承于CGObject。

作為球,只需要提供球心Center和半徑Radius就可以決定它的幾何性質(zhì)。所以CSphere類只有兩個私有成員變量。在所有成員函數(shù)中,我們重點(diǎn)來看看isIntersected()方法。

INTERSECTION_TYPE CSphere::isIntersected(CRay _ray, double& _dist)

{

GVector3 v = _ray.getOrigin() - m_Center;

double b = -(v * _ray.getDirection());

double det = (b * b) - v*v + m_Radius;

INTERSECTION_TYPE retval = MISS;

if (det > 0){

det = sqrt(det);

double t1 = b - det;

double t2 = b + det;

if (t2 > 0){

if (t1 < 0) {

if (t2 < _dist) {

_dist = t2;

retval = INTERSECTED_IN;

}

}

else{

if (t1 < _dist){

_dist = t1;

retval = INTERSECTED;

}

}

}

}

return retval;

}

如果射線和球有交點(diǎn),那么交點(diǎn)肯定在球面上。球面上的點(diǎn)P都滿足下面的關(guān)系,

| P – C | = R

很明顯球面上的點(diǎn)和球心的差向量的大小等于球的半徑。然后將射線的參數(shù)方程帶入上面的公式,再利用求根公式判斷解的情況。具體的方法這里就不詳述了,有興趣的同學(xué)可以參考另一篇文章“利用OpenGL實現(xiàn)RayPicking”,這篇文章詳細(xì)講解了射線和球交點(diǎn)的計算過程。

現(xiàn)在我們實現(xiàn)了射線CRay,球體CSphere,還差一個重要的角色——光源。光源也是物體的一種,完全可以從我們的基類CGObject類繼承。這里做一點(diǎn)區(qū)別,我們單獨(dú)創(chuàng)建一個所有光源的基類CLightSource,然后從它在派生出不同的光源種類,比如平行光源DirectionalLight,點(diǎn)光源CPointLight和聚光源CSpotLight。本文中只詳細(xì)講解平行光源的情況,其他兩種光源有興趣的同學(xué)可以自己實現(xiàn)。

類CLightSource的成員變量有四個,分別表示光源的位置,光源的環(huán)境光成分,漫反射成分和鏡面反射成分。同樣地,所有的set和get方法都為該類的子類提供相同的功能。最后也有三個虛成員函數(shù),EvalAmbient(),EvalDiffuse()和EvalSpecular(),它們名字分別說明它們的功能,并且都返回GVector3類型的值——顏色。由于對于不同種類的光源,計算方法可能不同,于是將它們設(shè)置為虛函數(shù)為以后的擴(kuò)展做準(zhǔn)備。筆者這里將光照計算放在了光源類里面,當(dāng)然你也可以放在物體類CGObject里,也可以單獨(dú)寫一個方法,將光源和物體作為參數(shù)傳入,計算出顏色后最為返回值返回。具體使用哪一種好還是要根據(jù)具體情況具體分析。

上面的平行光源類CDirectionalLight是CLightSource的子類,它繼承了父類三個虛函數(shù)方法。下面來看看這三個函數(shù)的具體實現(xiàn)。

環(huán)境光的計算是最簡單的,將物體材質(zhì)環(huán)境反射系數(shù)和光源的環(huán)境光成分相乘即可。

ambient = Ia•Ka

計算環(huán)境光的代碼如下

GVector3 CDirectionalLight::EvalAmbient(const GVector3& _material_Ka)

{

return GVector3(m_Ka[0]*_material_Ka[0],

m_Ka[1]*_material_Ka[1],

m_Ka[2]*_material_Ka[2]);

}

漫反射的計算稍微比環(huán)境光復(fù)雜,漫反射的計算公式為

diffuse = Id•Kd• (N•L)

其中,Id是光源的漫反射成分,Kd是物體的漫反射系數(shù),N是法線,L是入射光向量。

GVector3 CDirectionalLight::EvalDiffuse(const GVector3& _N, const GVector3& _L, constGVector3& _material_Kd)

{

GVector3 IdKd = GVector3( m_Kd[0]*_material_Kd[0],

m_Kd[1]*_material_Kd[1],

m_Kd[2]*_material_Kd[2]);

double NdotL = MAX(_N*_L, 0.0);

return IdKd*NdotL;

}

鏡面反射的計算又比環(huán)境光要復(fù)雜,鏡面反射的計算公式為

specular = Is•Ks• (V·R)n

其中

R = 2(L•N) •N-L

Is是光源鏡面反射成分,Ks是物體的鏡面反射系數(shù),V是相機(jī)方向向量,R是反射向量,­n­就反射強(qiáng)度Shininess。為了提高計算效率,也可以利用HalfVector H來計算鏡面反射。

specular = Is•Ks• (N•H)n

其中

H=(L+V)/2

計算H要比計算反射向量R要快得多。

GVector3 CDirectionalLight::EvalSpecluar(const GVector3& _N, const GVector3& _L, constGVector3& _V,

const GVector3& _material_Ks,const double& _shininess)

{

GVector3 IsKs = GVector3( m_Ks[0]*_material_Ks[0],

m_Ks[1]*_material_Ks[1],

m_Ks[2]*_material_Ks[2]);

GVector3 H = (_L+_V).Normalize();

double NdotL = MAX(_N*_L, 0.0);

double NdotH = pow(MAX(_N*H, 0.0), _shininess);

if(NdotL<=0.0)

NdotH = 0.0;

return IsKs*NdotH;

}

分別計算出射線和物體交點(diǎn)處的環(huán)境光,漫反射和鏡面反射后,那么該射線對應(yīng)像素的顏色c為

C = ambient + diffuse + specular

于是,我們可以在代碼中添加一個方法叫Tracer(),該方法就是遍歷場景中的每個物體,判斷射線和物體的交點(diǎn),然后計算交點(diǎn)的顏色。

GVector3 Tracer(CRay R)

{

GVector3 color;

for(/*遍歷每一個物體*/)

{

if(/*如果有交點(diǎn)*/)

{

GVector3 p = R.getPoint(dist);

GVector3 N = m_pObj[k]->getNormal(p);

N.Normalize();

for(/*遍歷每一個光源*/)

{

GVector3 ambient = m_pLight[m]->EvalAmbient(m_pObj[k]->getKa());

GVector3 L = m_pLight[m]->getPosition()-p;

L.Normalize();

GVector3 diffuse = m_pLight[m]->EvalDiffuse(N, L, m_pObj[k]->getKd());

GVector3 V = m_CameraPosition - p;

V.Normalize();

GVector3 specular = m_pLight[m]->EvalSpecluar(N, L, V, m_pObj[k]->getKs(), m_pObj[k]->getShininess());

color = ambient + diffuse + specular;

}

}

}

}

如果要渲染可以反射周圍環(huán)境的物體,就需要稍微修改上面的Tracer()方法,因為反射是一個遞歸的過程,一但一條射線被物體反射,那么同樣的Tracer()方法就要被執(zhí)行一次來計算被反射光線和其他物體是否還有交點(diǎn)。于是,在Tracer()方法中再傳入一個代表遞歸迭代深度的參數(shù)depth,它表示射線與物體相交后反射的次數(shù),如果為1,說明射線與物體相交后不反射,為2表示射線反射一次,以此類推。

Tracer(CRay R, int depth)

{

GVector3 color;

// 計算C = ambient + diffuse + specular

if(TotalTraceDepth == depth)

return color;

else

{

//計算射線和物體交點(diǎn)處的反射射線 Reflect;

GVector3 c = Tracer(Reflect, ++depth);

color += GVector3(color[0]*c[0],color[1]*c[1],color[2]*c[2]);

return color;

}

}

創(chuàng)建一個場景,然后執(zhí)行代碼,可以看到下面的效果。

Fig3 光線追蹤渲染的場景1

如果設(shè)置Tracer的遞歸深度大于2的話,就可以看到兩個球相互反射的情況。雖然這個光線追蹤可以正常的執(zhí)行,但是畫面看起來總覺得缺少點(diǎn)什么。仔細(xì)觀察你會發(fā)現(xiàn)畫面雖然有光源,但是物體沒有陰影,陰影可以增加場景的真實性。要計算陰影,我們應(yīng)該從光源的出發(fā),從光源出發(fā)的射線和物體如果有交點(diǎn),而且這條射線與多個物體相交,那么除第一個交點(diǎn)外的后面所有交點(diǎn)都處于陰影中,這點(diǎn)很容易理解。于是,我們需要修改部分代碼。

GVector3 Tracer(CRay R, int depth)

{

GVector3 color;

double shade = 1.0

for(/*遍歷每一個物體*/)

{

for(/*遍歷每一個光源*/)

{

GVector3 L = pObj[k]->getCenter() - Intersection;

double dist = norm(L);

L *= (1.0f / dist);

CRay r = CRay( Intersection,L );

for ( /*遍歷每一個物體*/ )

{

CGObject* pr = pObj[s];

if (pr->isIntersected(r, dist)!=MISS)

{

shade = 0;

break;

}

}

}

}

if(shade>0)

{

// 計算C = ambient + diffuse + specular

// 遞歸計算反射

}

return color*shade;

}

增加了陰影計算后,再運(yùn)行程序,就能看到下面的效果。

Fig4 光線追蹤渲染的場景2

最后我們也可以讓地面反射物體,然后再墻上添加很多小球,讓畫面變得復(fù)雜一些,如下圖。

Fig5 光線追蹤渲染的場景3

總結(jié)

這篇文章通過利用面向?qū)ο蟮姆椒▉韺崿F(xiàn)了光線追蹤渲染場景。利用面向?qū)ο蟮姆椒▉韺崿F(xiàn)光線追蹤使程序的擴(kuò)展性得到增強(qiáng),渲染復(fù)雜的場景或者復(fù)雜的幾何物體的時候,或者有很多光源和復(fù)雜光照計算的時候,只需要從基類繼承,然后利用多態(tài)性來實現(xiàn)不同物體的不同渲染方法。

從上面的類圖可以看到,利用面向?qū)ο?/strong>的方式可以很容易擴(kuò)展程序。而且,由于光線追蹤的這種結(jié)構(gòu),不論添加多少物體在場景中,不論物體多么復(fù)雜,這種結(jié)構(gòu)總能很好地渲染出正確的畫面。

 

但是,對光線追蹤來說,越復(fù)雜的場景需要的渲染時間越長。有的時候渲染一幀的畫面甚至需要幾天的時間。所以好的算法和程序結(jié)構(gòu)對于光線追蹤來說是很重要的,可以通過場景管理、使用GPU或CUDA等等技術(shù)來提高渲染效率。

本站聲明: 本文章由作者或相關(guān)機(jī)構(gòu)授權(quán)發(fā)布,目的在于傳遞更多信息,并不代表本站贊同其觀點(diǎn),本站亦不保證或承諾內(nèi)容真實性等。需要轉(zhuǎn)載請聯(lián)系該專欄作者,如若文章內(nèi)容侵犯您的權(quán)益,請及時聯(lián)系本站刪除。
換一批
延伸閱讀

9月2日消息,不造車的華為或?qū)⒋呱龈蟮莫?dú)角獸公司,隨著阿維塔和賽力斯的入局,華為引望愈發(fā)顯得引人矚目。

關(guān)鍵字: 阿維塔 塞力斯 華為

加利福尼亞州圣克拉拉縣2024年8月30日 /美通社/ -- 數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)解決方案公司Trianz今天宣布,該公司與Amazon Web Services (AWS)簽訂了...

關(guān)鍵字: AWS AN BSP 數(shù)字化

倫敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英國汽車技術(shù)公司SODA.Auto推出其旗艦產(chǎn)品SODA V,這是全球首款涵蓋汽車工程師從創(chuàng)意到認(rèn)證的所有需求的工具,可用于創(chuàng)建軟件定義汽車。 SODA V工具的開發(fā)耗時1.5...

關(guān)鍵字: 汽車 人工智能 智能驅(qū)動 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越來越多用戶希望企業(yè)業(yè)務(wù)能7×24不間斷運(yùn)行,同時企業(yè)卻面臨越來越多業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險,如企業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,頻繁的功能更新和發(fā)布等。如何確保業(yè)務(wù)連續(xù)性,提升韌性,成...

關(guān)鍵字: 亞馬遜 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,據(jù)媒體報道,騰訊和網(wǎng)易近期正在縮減他們對日本游戲市場的投資。

關(guān)鍵字: 騰訊 編碼器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會開幕式在貴陽舉行,華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文發(fā)表了演講。

關(guān)鍵字: 華為 12nm EDA 半導(dǎo)體

8月28日消息,在2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會上,華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安發(fā)表演講稱,數(shù)字世界的話語權(quán)最終是由生態(tài)的繁榮決定的。

關(guān)鍵字: 華為 12nm 手機(jī) 衛(wèi)星通信

要點(diǎn): 有效應(yīng)對環(huán)境變化,經(jīng)營業(yè)績穩(wěn)中有升 落實提質(zhì)增效舉措,毛利潤率延續(xù)升勢 戰(zhàn)略布局成效顯著,戰(zhàn)新業(yè)務(wù)引領(lǐng)增長 以科技創(chuàng)新為引領(lǐng),提升企業(yè)核心競爭力 堅持高質(zhì)量發(fā)展策略,塑強(qiáng)核心競爭優(yōu)勢...

關(guān)鍵字: 通信 BSP 電信運(yùn)營商 數(shù)字經(jīng)濟(jì)

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央廣播電視總臺與中國電影電視技術(shù)學(xué)會聯(lián)合牽頭組建的NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟在BIRTV2024超高清全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展研討會上宣布正式成立。 活動現(xiàn)場 NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)...

關(guān)鍵字: VI 傳輸協(xié)議 音頻 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日舉辦的2024年長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)聯(lián)合招商會上,軟通動力信息技術(shù)(集團(tuán))股份有限公司(以下簡稱"軟通動力")與長三角投資(上海)有限...

關(guān)鍵字: BSP 信息技術(shù)
關(guān)閉
關(guān)閉