八叉树自适应体归并加速光线跟踪技术

"基于八叉树自适应体归并的光线跟踪加速结构" 本文提出了一种创新的光线跟踪加速技术，旨在解决传统光线跟踪算法在处理大量计算时效率低下、耗时过长的问题。该技术利用八叉树数据结构，通过自适应体归并（OAVM）方法来优化空节点的处理，减少光线与无效空间的交集检查次数，从而提高计算效率。 在八叉树结构的基础上，作者设计了一种多级结构，结合Morton码（Z-Order曲线编码）对各个层级的节点进行编码。这种编码方式能更有效地存储和检索节点信息，显著减少所需的指针数量，同时避免了递归搜索，降低了计算复杂度。此外，该算法还具备处理大规模动态场景局部更新的能力，适应性强。 为了进一步提升光线相交测试的速度，文章采用了Liang-Barsky算法，这是一种快速的线段与多边形相交测试方法，能够高效计算光线与几何体的交点，提高了整体的光线追踪性能。 实验结果显示，与传统的光线跟踪算法相比，提出的OAVM算法平均减少了54.45%的指针总数，使得光线相交测试的时间平均缩短了52.37%。这些改进不仅加快了相交测试速度，而且显著提升了场景渲染的效率，对于实时渲染和复杂环境的模拟具有重要意义。 关键词涉及的领域包括光计算、光学数据处理、光线跟踪、八叉树、自适应体归并、相交测试以及邻域查询。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段，展示了该算法在光学数据处理中的应用潜力和价值。 这项工作通过八叉树的自适应优化和高效的编码策略，为光线跟踪算法提供了新的加速途径，为未来在图形学、虚拟现实和计算机视觉等领域的应用奠定了基础。