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虚拟现实和增强现实之渲染和显示算法:光线追踪:路径
追踪与全局光照
1 虚拟现实与增强现实基础
1.1 VR 与 AR 的定义与区别
在探讨虚拟现实(Virtual Reality,简称 VR)与增强现实(Augmented
Reality,简称 AR)之前,我们首先需要理解这两个概念的基本定义及其核心区
别。
1.1.1 Virtual Reality (VR)
虚拟现实是一种技术,它通过计算机生成的环境让用户沉浸在一个完全虚
拟的世界中。VR 系统通常包括头戴式显示器(Head-Mounted Display,HMD),
它可以提供 360 度的视觉体验,以及手柄或其他输入设备,让用户能够与虚拟
环境进行交互。VR 的关键在于创造一个与现实世界隔离的沉浸式体验,让用户
感觉自己完全处于另一个世界中。
1.1.2 Augmented Reality (AR)
增强现实则是在现实世界的视图上叠加虚拟信息,而不是完全替代现实。
AR 技术可以将计算机生成的图像、声音、数据等信息与用户当前的环境相结合,
增强用户对现实世界的感知。AR 通常通过智能手机、智能眼镜或头戴式设备实
现,这些设备的摄像头捕捉现实场景,然后在屏幕上显示虚拟元素,与真实环
境无缝融合。
1.1.3 VR 与 AR 的区别
� 沉浸感:VR 提供完全沉浸的体验,用户被完全包围在虚拟环境中;
而 AR 则是在现实世界的视图上叠加虚拟元素,用户仍然能够感知到周
围的真实环境。
� 设备:VR 通常需要专用的头戴式设备,而 AR 则更多地依赖于智
能手机或智能眼镜等便携设备。
� 应用领域:VR 广泛应用于游戏、培训和治疗等领域,而 AR 则在
教育、导航、购物和工业维护等方面有独特优势。
1.2 渲染与显示技术概览
虚拟现实和增强现实的体验质量在很大程度上取决于渲染和显示技术。这
些技术负责将虚拟内容以高保真度和低延迟的方式呈现给用户,从而创造逼真
的视觉效果和流畅的交互体验。
2
1.2.1 渲染技术
渲染技术是将 3D 模型转换为 2D 图像的过程,它包括几何渲染、光照计算、
纹理映射等多个步骤。在 VR 和 AR 中,为了实现高度逼真的效果,通常会采用
以下几种渲染技术:
1.2.1.1 光线追踪 (Ray Tracing)
光线追踪是一种高级渲染技术,它模拟光线在场景中的传播,以计算每个
像素的最终颜色。这种方法可以产生非常真实的光照效果,包括阴影、反射和
折射,从而增强虚拟场景的真实感。在 VR 和 AR 中,光线追踪可以用于创建动
态光照和环境交互,使虚拟对象看起来像是真实世界的一部分。
1.2.1.2 路径追踪 (Path Tracing)
路径追踪是光线追踪的一种变体,它不仅追踪从光源到像素的光线,还追
踪从像素到光源的光线路径,以更准确地模拟光线的散射和反射。这种方法可
以产生更加自然的光照效果,尤其是在处理复杂光照场景时,如全局光照和间
接光照。
1.2.1.3 全局光照 (Global Illumination)
全局光照是一种渲染技术,它考虑了场景中所有物体之间的光照交互,包
括直接光照和间接光照。在 VR 和 AR 中,全局光照可以创建更加真实和连贯的
光照环境,使虚拟对象与真实环境的光照条件相匹配,从而增强沉浸感。
1.2.2 显示技术
显示技术是将渲染的图像呈现给用户的关键。在 VR 和 AR 中,为了提供高
质量的视觉体验,通常会采用以下几种显示技术:
1.2.2.1 高分辨率显示
高分辨率显示是 VR 和 AR 设备的核心,它确保用户能够看到清晰、细腻的
图像,减少“屏幕门”效应,即由于像素间距过大而产生的网格状视觉效果。
1.2.2.2 快速响应时间
快速响应时间对于减少延迟和避免运动模糊至关重要。在 VR 和 AR 中,设
备需要能够快速响应用户的头部和身体运动,以提供流畅的视觉体验。
3
1.2.2.3 广视角
广视角是 VR 设备的另一个关键特性,它确保用户能够看到一个广阔的虚
拟世界,增强沉浸感。AR 设备则需要能够提供足够的视野,以便用户能够同时
看到虚拟元素和真实环境。
1.2.2.4 空间音频
虽然不是直接的显示技术,但空间音频对于增强 VR 和 AR 的沉浸感非常重
要。它通过模拟声音在三维空间中的传播,使用户能够根据声音的方向和距离
来定位虚拟对象,从而提供更加真实和丰富的体验。
1.2.3 示例:光线追踪在 Unity 中的实现
在 Unity 中,可以使用 HDRP(High Definition Render Pipeline)来实现光线
追踪。以下是一个简单的示例,展示如何在 Unity 中设置 HDRP 以启用光线追踪:
//
导入必要的命名空间
using UnityEngine;
using UnityEngine.Rendering.HighDefinition;
public class RayTracingExample : MonoBehaviour
{
//
在
Start
方法中设置
HDRP
void Start()
{
//
获取当前的
Volume
组件
Volume volume = GetComponent<Volume>();
//
创建一个
RayTracingSettings
实例
var rayTracingSettings = new RayTracingSettings();
//
启用光线追踪
rayTracingSettings.rayTracingMode = RayTracingMode.All;
//
将
RayTracingSettings
应用到
Volume
组件
volume.profile.TryAdd(rayTracingSettings);
}
}
在这个示例中,我们首先获取了 Unity 场景中的 Volume 组件,然后创建了
一个 RayTracingSettings 实例,并将其 rayTracingMode 属性设置为
RayTracingMode.All,以启用所有光线追踪功能。最后,我们将这个设置应用到
了 Volume 组件上,以确保场景中的所有渲染都使用光线追踪。
4
1.2.4 结论
虚拟现实和增强现实的渲染与显示技术是创造沉浸式体验的关键。通过采
用先进的渲染技术,如光线追踪、路径追踪和全局光照,以及优化的显示技术,
如高分辨率显示和快速响应时间,可以显著提升 VR 和 AR 应用的视觉质量和用
户体验。随着技术的不断进步,未来的 VR 和 AR 设备将能够提供更加真实、流
畅和丰富的沉浸式体验。
2 光线追踪原理
2.1 光线追踪的基本概念
光线追踪是一种渲染技术,用于模拟光线在三维场景中的传播和反射,以
生成高度逼真的图像。这种技术基于光学原理,即光线沿直线传播,遇到物体
时会发生反射、折射或被吸收。在计算机图形学中,光线追踪通过反向追踪从
观察者眼睛(或相机)发出的光线,计算光线与场景中物体的交点,从而确定
每个像素的颜色。
2.1.1 光线追踪的步骤
1. 生成光线:从相机位置向场景中的每个像素发射一条光线。
2. 光线与物体的交点检测:检测光线是否与场景中的任何物体相交。
3. 计算交点处的颜色:根据物体的材质属性和光源的位置,计算交
点处的光照效果。
4. 反射和折射:对于每个交点,根据物体的反射和折射属性,发射
新的光线。
5. 递归追踪:重复上述步骤,直到光线不再与任何物体相交或达到
预设的递归深度。
2.2 光线与场景的交互
光线与场景的交互是光线追踪技术的核心。当光线遇到场景中的物体时,
它可能被吸收、反射或折射。这些交互决定了最终图像的外观,包括阴影、高
光和透明效果。
2.2.1 光线-物体交点检测
检测光线与物体的交点是光线追踪中最耗时的步骤之一。对于简单的几何
形状,如球体或平面,可以使用解析方法直接计算交点。然而,对于复杂的场
景,通常需要使用更高效的算法,如空间分割技术(如 BSP 树或八叉树)来加
速交点检测。
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2.2.2 光照计算
光照计算基于物理模型,如朗伯反射、镜面反射和菲涅尔反射。这些模型
考虑了光源的位置、强度和颜色,以及物体的表面属性,如反射率、折射率和
纹理。
2.2.3 示例:光线与球体的交点检测
下面是一个使用 Python 实现的光线与球体交点检测的简单示例。这个示例
展示了如何计算光线与球体的交点,并如何根据交点位置计算颜色。
import numpy as np
class Ray:
def __init__(self, origin, direction):
self.origin = origin
self.direction = direction
class Sphere:
def __init__(self, center, radius, color):
self.center = center
self.radius = radius
self.color = color
def intersect_sphere(ray, sphere):
"""
计算光线与球体的交点。
:param ray:
光线对象
:param sphere:
球体对象
:return:
交点距离和交点位置
"""
oc = ray.origin - sphere.center
a = np.dot(ray.direction, ray.direction)
b = 2 * np.dot(ray.direction, oc)
c = np.dot(oc, oc) - sphere.radius * sphere.radius
discriminant = b * b - 4 * a * c
if discriminant < 0:
return None
else:
t1 = (-b + np.sqrt(discriminant)) / (2 * a)
t2 = (-b - np.sqrt(discriminant)) / (2 * a)
t = min(t1, t2)
if t > 0:
return t, ray.origin + t * ray.direction
else:
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