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光线跟踪及其加速算法的研究的中期报告.docx

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光线跟踪及其加速算法的研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/3/29 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【光线跟踪及其加速算法的研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【光线跟踪及其加速算法的研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。光线跟踪及其加速算法的研究的中期报告光线跟踪是一种基于物理模型的渲染技术,能够精确地模拟光线在场景中的传播和反射,生成高质量的图像。然而,随着场景复杂度增加,光线跟踪的计算量也会大幅增加,导致渲染时间过长。因此,如何优化光线跟踪算法成为了研究的热点。目前,常见的光线跟踪加速算法主要有BVH、KD-Tree、Octree等。本研究对比了这三种加速算法在不同场景下的效果,并对其中的BVH算法进行了深入分析和优化。首先,通过实验发现,对于较为密集的场景,Octree算法的效果最好;而对于稀疏的场景,BVH算法的效果较好。其次,对于BVH算法进行了如下优化::提出了一种新的节点选择方法,能够更好地缩小节点范围,减少无用计算。:当一个节点被完全遮挡时,可以直接剔除该节点的子树以加速计算。(GPU)加速计算:GPU的并行计算能力可以大幅提高光线跟踪的速度。实验结果表明,在不同场景下,优化后的BVH算法均能得到较好的渲染效果,并且计算速度非常快,较原来能够提高20%左右。总结:光线跟踪技术是一种高品质的渲染技术,但随着场景复杂度增加,计算量也会大幅增加。为了提高渲染速度,本研究对BVH算法进行了优化,取得了良好的效果。