【基于GPU的预计算辐射度传递全频阴影算法】
该技术着重解决计算机图形学中实时渲染全频阴影的问题。全频阴影是指考虑到不同频率成分的阴影效果，使得阴影的细节表现更加丰富，更加接近真实世界的视觉体验。然而，现有的基于CPU的算法在处理这个问题时存在内存效率低下和CPU运算能力消耗严重的问题。
文中提出了一种基于GPU的预计算辐射度传递（PRT）全频阴影算法。PRT是一种用于模拟光照在物体表面的反射、折射和吸收的高级技术，通过预先计算场景中的光线传播，可以极大地提高渲染速度。在该算法中，采用了小波变换作为基础工具，生成PRT矩阵，这一步骤能够有效地捕获场景中的光照信息。
小波变换的引入使得PRT矩阵的计算更加高效，同时能适应各种频率的阴影信息。接下来，将生成的PRT矩阵编码为稀疏形式，这种编码方式更利于GPU进行高效的处理。GPU（图形处理器）以其高度并行的计算能力，非常适合执行这类大量并行计算的任务。在渲染阶段，通过编写运行在GPU上的片段着色器程序，执行稀疏矩阵向量的快速乘法计算，从而得到最终的渲染结果。
与传统的基于CPU的全频阴影算法相比，这种基于GPU的算法显著提高了场景光照的计算速度，速度提升可以达到一个数量级或以上。同时，由于优化了内存使用和负载平衡，该算法减少了内存消耗，并使得CPU和GPU之间的计算负载更加均衡。
关键词：阴影算法；预计算辐射度传递；重光照；GPU
总结来说，这种基于GPU的预计算辐射度传递全频阴影算法是为了解决实时渲染中的性能瓶颈，通过利用GPU的强大并行计算能力，以及小波变换的高效数据处理特性，实现了更快速、内存效率更高的全频阴影渲染。这种方法不仅提高了渲染速度，还降低了对系统资源的需求，为复杂场景的实时渲染提供了有效解决方案。
