本文主要是介绍太极图形学——渲染——光线追踪概念部分，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
程序动画和渲染
程序动画和渲染有一些类似的地方，都是找到合适的像素并填上颜色，但是要把一个图片渲染的好看是有一些规则来指导的
光线追踪包含哪些呢
果壳中的光线追踪器
实时条件下的光线追踪：需要进行光栅化的处理
离线条件下做cg的话：通过光线追踪实现，现在已经有了实时的光追效果（比较吃内存）
如果不考虑实时性的化，光追的效果会更好，同时概念也更加便于理解
人是怎么看世界的
虚拟世界的渲染也是类似的，设置一个虚拟的光源，打出光反射到相机（眼睛）
在相机前设置一块幕布。从幕布上获取信息，也就是不同的像素填充不同的颜色
光线是射线，有起点，有方向，当这个方向指向我们的眼睛，或者说摄像头的时候，我么可以获取光线所附带的信息，当我们在做假设的时候，认为光线是走直线的，并且光和光之间没有碰撞和交互，且最重要的是，假设光线是可逆的，可以通过光线找到光源，为什么可逆最重要，因为我们可以通过眼睛（摄像机）射出去的光线找到光源，并让其提供信息
光线追踪本质上是通过追踪光线了解到颜色，这条光线看到了什么颜色
打出光线，查看物体本身的颜色
这样做会丢失很多的信息
人眼所看到的是一个亮度和颜色的叠加，事实上，这两个方块的颜色是一样的，但是亮度不一样，因此着色有两个部分：一个是颜色，一个是亮度
亮度是怎么来的，怎么算的，光线和物体法向的夹角的cos值与亮度呈正比
解释是这样的，本身光源打出来有一个面积，当打在物体上后，这个面积变大了，面积越大，能量的密度就越低，自然也就变暗了
如果按照这个方式，我们给每一个颜色乘上一和光源连线的夹角的cos值
现在缺的是什么，缺少了高光，高光要怎么解释，
亮度不仅仅和光线本身在物体上的能量有关，同时还应该和视线的夹角有关，这个光线打在物体上后反射出来的光和我的视线有一个夹角，若是这个夹角越小，那么物体就应该越亮
同时，也可以用角平分线和法线之间的夹角来简化计算
最后一个模型的颜色是怎么组成的，如下图
加上高光后图片变的更加真实了
接下来，很容易想到的是添加阴影，第一个ray tracer，1979年，这个现在跑的话，以现在的硬件性能，实时性完全可以保证
这个怎么解决阴影，判断有无阴影遮挡即可
这样图形就拥有了阴影了
如果有镜面反射，应该怎么解决，我们的目的是追踪从眼睛出发的光线。看他看到了什么颜色，如果是镜面反射，那么又会射出去一条新的光线，我们可以问这条新的光线发现了什么，我们将其做一个插值，就是一个递归的过程
如果是一个半透明的物体呢，那就打两段光线就可以了
这样就可将图片渲染成这样了
到这一步，就是传统的光线追踪，而且有很多的东西需要调参，最后的效果还是有一些差距
现在的光线追踪，就是path tarcer，应该怎么做呢
问题1.漫反射，传统的光线追踪将漫反射作为光线的终点
例如全局关照，没开的时候漫反射的表面光线就不会弹出去了
反射的光线是比较随机的
可以从统计学的角度来解决这个问题
这种方法叫做蒙特卡洛法，用随机的方式去估算一个物理量
这样做的问题是不可接受的慢
可以设置为N=1.但这样做噪声特别大
解决方法是提高采样率就可以了，就是提高从眼睛射出去的光的数量，然后再求平均
可以得到这样一个效果
还有一个问题，光线的退出机制比较模糊
可以设计一个光线退出时的深度，给光线设置一个最大的反射次数
看看对比图
除了这个办法，我们还可以使用另一种解决方法，这种方法是使用俄罗斯轮盘赌
这个方法的逻辑是，我们依然询问每一条光线看到了什么，但是在问之前，我们预设一个阈值，再0到1之间，若是随机一个0到1的值在阈值之上，那么直接跳出递归
将代码结合起来就是下图这种
核心思想有三点：
使用这个的话，我们还是会设置一个最大的深度
最后就形成了一个比较好的渲染效果
总结：一般第一行通过光栅化的方式来实现
第二部分则是使用光线追踪
进一步了解：辐射度量学
这篇关于太极图形学——渲染——光线追踪概念部分的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
