第十四章：Ray tracing2 加速结构、辐射度量学

发表于 2023-08-17 阅读次数：本文字数： 1.9k 阅读时长 ≈ 7 分钟

Ray Tracing 2

加速结构
辐射度量学

题外话：

GTC（GPU Technology Conference）：

DLSS（Deep Learning Super Sampling）2.0 https://zhuanlan.zhihu.com/p/116211994
- 光栅化生成一个 1080p 的图，把它拉大成一张 4K 的图，结果不损失太多性能，同时看上去依然清晰
RTXGI（全局光照）https://developer.nvidia.com/rtxgi

回顾上节课：

为什么要做光线追踪
Whitted-style ray tracing（递归的光线追踪，光线弹射到多个地方，在每个交点计算着色和阴影）
光线和物体求交
- 光线和隐式表面求交
- 光线和三角形求交
AABB 包围盒
- 理解包围盒：坐标轴上三对相对的平板
- 光线和 AABB 盒求交

本节课：

AABB 盒怎么加速光线追踪？
- 均匀的网格（Uniform grids）
- 空间划分（spatial partitions）
辐射度量学

AABB 加速光线追踪

均匀的网格：Uniform Spatial Partitions（Grids）

先让光线和盒子求交，再进一步和盒子里的物体求交

预处理：

1.先找到场景里的一个包围盒

2.把盒子分成一堆格子

3.标记与物体表面相交的格子

怎么判断光线继续往后传播时要和哪个盒子求交，不能每个格子都求一遍。有一个简单的思路是：如果光线往右上传播，就只看当前格子右边和上面的格子，判断光线与哪个格子有交点，再把光线移动一格。光栅化一条线:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20213658。

加速效果：
一个格子（格子很稀疏），基本没有加速效果

格子太密，要做很多次光线和格子的求交，效率很低

需要找一个平衡

当几何物体在场景中分布比较均匀时，格子加速的效果比较好

物体在场景中分布不均匀的时候，加速的效果不好

空间划分 Spatial Partitions

三种空间划分的结构：
Oct-Tree：8 叉树，把空间分成 8 个小方块，小方块继续分割，当格子里是空的，或物体足够少，就停止分割（平面是 4 叉树，即分成几份和维度有关系）

KD-Tree：2 叉树，每次一个格子只砍一刀（水平竖直沿着坐标轴交替划分，基本保证划分的空间是均匀的）

BSP-Tree：选一个方向砍一刀

KD-Tree 预处理，建立加速结构

把空间划分为二叉树：

数据结构：

中间节点需要存储：

当前节点沿着哪个坐标轴划分
划分在哪个位置（不一定划分在中间）
2 个子节点

叶子节点需要存储：

和格子相交的几何物体

判断光线和当前节点是不是有交点，如果有交点，继续判断和当前节点的子节点是不是有交点，一直到叶子节点，如果光线和叶子节点有交点，就求光线和叶子节点里面所有物体的交点；如果光线和当前节点没有交点就不需要继续往下找。
如果是求最近的交点就一边找一边记录最近的。

KD-Tree 的问题：

1.不好判断几何对象（三角形）和盒子是否有交集

2.1 个对象可能和不同的盒子都有交集，即同一个物体会被多个叶子节点存储

Object Partitions & Bounding Volumn Hierarchy（BVH）

划分物体：把一个盒子里的三角形分为两部分，把两部分的三角形再重新求包围盒，然后每个包围盒继续划分，直到一个包围盒里包含的节点数够少就停止划分。

BVH 的好处是：一个物体只可能出现在一个盒子里，且无需求三角形和包围盒的交点，避免了 KD-Tree 的问题。

但 BVH 也有一个问题：BVH 对空间的划分不是很严格的划分开，BoundingBox 可以相交，所以需要在划分几何形体的时候尽量减少重叠。

总结构造 BVH 加速结构的过程：

1.找到一个包围盒

2.递归地把包围盒中的物体拆成两部分

3.重新计算包围盒

4.当包围盒的物体足够少的时候停止递归

5.把物体信息存储在叶子节点里

怎么做节点的划分？

选一个维度
方式 1：每次选一个最长的轴把节点分成两半，使得节点最后分布比较均匀
方式 2：取中间的三角形的位置把节点分为两半，是的分割后节点的三角形数量差不多，让这个树形结构两边保持平衡（深度小，平均搜索次数小）
- 取中间的三角形涉及到排序：所有三角形取重心，沿一个轴排个序，找到中间的那个三角形。（也可以不用排序找中位数，快速选择算法，可以达到 O(n)的时间复杂度）
如果场景是动态的，三角形数量会变化，就需要每次变化都重新算一下 BVH。