PRT全局光照下的自适应网格细分算法
102 浏览量
更新于2024-08-27
收藏 488KB PDF 举报
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。
2012-09-21 上传
2014-01-06 上传
2010-05-30 上传
2024-02-24 上传
用c语言编写,编写进程信息输出功能,prt1()函数用来输出标题,prt2(pcb*q)函数用来输出一个进程信息,prt()函数通过调用prt1()函数和prt2(pcb*q)函数完成进程信息的输出)
2023-02-19 上传
2023-08-19 上传
2023-10-05 上传
2023-12-10 上传
2023-07-12 上传
weixin_38582719
- 粉丝: 11
- 资源: 952
最新资源
- 探索数据转换实验平台在设备装置中的应用
- 使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形
- 小栗子源码2.9.3版本发布
- 使用Tinder-Hack-Client实现Tinder API交互
- Android Studio新模板:个性化Material Design导航抽屉
- React API分页模块:数据获取与页面管理
- C语言实现顺序表的动态分配方法
- 光催化分解水产氢固溶体催化剂制备技术揭秘
- VS2013环境下tinyxml库的32位与64位编译指南
- 网易云歌词情感分析系统实现与架构
- React应用展示GitHub用户详细信息及项目分析
- LayUI2.1.6帮助文档API功能详解
- 全栈开发实现的chatgpt应用可打包小程序/H5/App
- C++实现顺序表的动态内存分配技术
- Java制作水果格斗游戏:策略与随机性的结合
- 基于若依框架的后台管理系统开发实例解析