PRT全局光照下的自适应网格细分算法

本文主要探讨了如何在处理大规模场景时，针对Pre-computed Radiance Transfer (PRT)全局光照算法优化模型细分，以达到既提升渲染效果又不浪费资源的目标。PRT是一种在计算机图形学中用于模拟真实感光照的技术，通过球谐波函数分解光辐射传输函数和光源，然后利用计算出的球谐系数来获取出射光强。这种算法的性能与模型的精细度密切相关，更精细的模型通常能提供更好的渲染效果。 然而，在处理大规模场景时，使用精细模型会导致顶点数剧增，占用大量资源，可能影响实时渲染性能。现有的网格细分技术，如Catmull-Clark、Loop、Butterfly、Doo-Sabin算法，以及尖锐特征处理和参数曲面N边洞填充等方法，主要关注网格造型问题，并不适用于PRT算法对模型精细度需求的特定情况。DX11支持的Tessellation技术虽然也是网格细分技术，但它同样侧重于造型而非光照效果。 为了解决这一矛盾，文章提出了一种针对PRT的自适应网格细分方法。该方法的核心是根据PRT算法对模型不同区域的光照效果敏感度进行差异化细分。在对全局光照效果影响较大的区域，采用精细的细分，而在影响较小的区域则采用较粗或不细分的方式。这样，既能确保全局光照的质量，又能控制模型的复杂度，避免资源浪费。 文章指出，该方法特别适用于静态的大规模场景，通过自适应地调整模型的顶点数量，能够在保持PRT渲染效果的同时，减少不必要的计算负担。这种方法的应用有望提高大规模场景的渲染效率，为实时渲染提供解决方案。 该研究受到国家863高技术研究发展计划基金项目和国家自然科学基金项目的资助，由作者段茗主导完成。他的工作为解决PRT在大规模场景中的应用难题提供了新的思路，对优化光照计算和提升图形渲染质量具有重要意义。