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计算机图形学之渲染算法：Photon Mapping：光子映射与物

理材质模型

1 计算机图形学之渲染算法：光子映射与物理材质模型

1.1 简介

1.1.1 光子映射的基本概念

光子映射(Photon Mapping)是一种先进的全局光照算法，由 Henrik Wann

Jensen 在 1996 年提出。它通过模拟大量光子在场景中的传播和反弹，收集光照

光子地图中的光子，根据光子的能量和分布计算该点的光照强度。

1.1.1.2 代码示例

下面是一个简化版的光子发射阶段的伪代码示例，用于说明如何发射光子

并记录其信息：

#

class Photon:

def __init__(self, position, direction, energy):

self.position = position

self.direction = direction

self.energy = energy

for light in scene.lights:

for _ in range(num_photons):

photon = Photon(light.position, random_direction(), light.energy)

photon = trace_photon(photon, scene)

photon_map.append(photon)

return photon_map

def trace_photon(photon, scene):

while True:

hit = scene.intersect(photon.position, photon.direction)

if hit is None:

return photon

#

scene = Scene([Sphere(Point(0, 0, -1), 1, Material(0.5))], [PointLight(Point(0, 0, 1), 1)])

photon_map = emit_photons(scene, 100000)

1.1.2 光子映射在计算机图形学中的应用

光子映射在计算机图形学中被广泛应用于模拟真实世界的光照效果，如： -

环境光遮蔽：通过光子分布的密度来模拟物体间的遮挡效果。 - 光的散射：在

半透明或散射材质上，光子映射能够准确地模拟光线的多次散射。 - 光的折射：

对于透明材质，光子映射能够处理光线的折射和透射，产生逼真的效果。

1.1.3 物理材质模型的重要性

确地模拟金属、丝绸等复杂材质的反射效果。下面是一个使用 Blinn-Phong 反射

模型的示例代码：

# Blinn-Phong

def blinn_phong_reflection(light_dir, view_dir, normal, material):

#

half_vector = normalize(light_dir + view_dir)

#

diffuse = material.diffuse * max(dot(light_dir, normal), 0)

#

specular = material.specular * pow(max(dot(half_vector, normal), 0), material.shininess)

return diffuse + specular

1.2 结论

弹。在这一过程中，光子发射是第一步，它从光源开始，向场景中发射大量的

光子。这些光子在场景中传播，遇到物体时会发生反射、折射或被吸收。为了

模拟真实世界的光照效果，光子在传播过程中会遵循光的物理定律，如菲涅尔

公式和布拉格定律，以计算光子与物体表面的相互作用。

2.1.1 示例

假设我们有一个简单的场景，包含一个光源和一个物体。光源发射光子，

光子在场景中传播并记录其路径。

#

class Photon:

def __init__(self, position, direction):

#

photon = Photon(self.position, random_direction())

photons.append(photon)

return photons

def random_direction():

#

return Vector3(random(), random(), random()).normalize()

#

light = LightSource(Vector3(0, 0, 0))

#

10000

photons = light.emit_photons(10000)

#

#

2.2 光子的存储与检索

#

class KDTree:

def __init__(self, photons):

self.root = self.build_tree(photons, 0, len(photons) - 1)

def build_tree(self, photons, start, end):

#

if start > end:

return None

mid = (start + end) // 2

#

'left': self.build_tree(photons, start, mid - 1),

'right': self.build_tree(photons, mid + 1, end)

}