利用SAH实现kD树快速分割模型实践

最新推荐文章于 2025-07-25 13:03:19 发布
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本文介绍了一个关于信息技术的主题，详细探讨了相关的技术和应用案例。
多维空间分割树--KD树
走在前往架构师的路上
04-10 8119
算法介绍 KD树的全称为k-Dimension Tree的简称，是一种分割K维空间的数据结构，主要应用于关键信息的搜索。为什么说是K维的呢，因为这时候的空间不仅仅是2维度的，他可能是3维，4维度的或者是更多。我们举个例子，如果是二维的空间，对于其中的空间进行分割的就是一条条的分割线，比如说下面这个样子。 如果是3维的呢，那么分割的媒介就是一个平面了，下面是3维空间的分割 这就
ANN之KD-Tree
seeker的博客
04-06 2443
一、何为 KD-tree kd（k-dimensional）树的概念自1975年提出，试图解决的是在k维空间为数据集建立索引的问题。在已知样本空间如何快速查询得到 query 近邻？唯有以空间换时间，建立索引便是计算机世界的解决方法。但是索引建立的方式各有不同，kd树只是是其中一种。它的思想如同分治法，即：利用已有数据对k维空间进行切分。 当 k=1时，也就是一维空间的kd树，就是我们所熟知的二叉查找树 二叉树在时间复杂度上是O(logN），远远优于全遍历算法。对于该树，在空间上理解就是，树的每个节点把对
KD树-预排序加速以及动态化分割
weixin_40470384的博客
08-30 1162
对于一个n维的kd树, 建树的大概步骤, 就是将高维的点集不断轮换其维度进行二分. 比如一个二维点Point的数组, 就先对其x轴分割, 再对其Y轴分割. 但分割时需要找到其中位数, 开销可能比较大. 一般来说有两种方案 : 1, 进行排序, 找到中位数. ( 时间开销: O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)) 2, 快速取第len/2个点. ( 时间开销: O(n)O(n)O(n)) 而且其常数项都比较高. 因此中位数必须等分割以后才可以计算, 而无法一开始就算好. 对此, 我们仔细观察分割
Games101 作业6 提高内容（SAH算法）
qq_40944811的博客
09-19 1287
Games101作业6提高题 SAH构建BVH树。
SHA 算法
ai_xiangjuan的博客
09-16 1043
1.介绍 安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准 （Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA）。对于长度小于2^64位的消息，SHA1会产生一个160位的消息摘要。当接收到消息的时候，这个消息摘要可以用来验证数据的完整性。在传输的过程中，数据很可能...
kd-tree的基础模型处理的是点集的数据，而光线追踪场景下处理的是物体的数据，这两者不会存在区别吗
07-04
遍历 kd-tree 时，光线首先与根节点的包围盒进行求交测试，若相交，则根据分割面判断进入左子树还是右子树。此过程不断递归，直到访问到叶子节点并执行具体的物体求交计算。这种方式大幅减少了光线与物体之间的无效...
基于VC++的光线跟踪软件实现与几何交点计算
Kd树的构建过程涉及对场景中所有图元的包围盒（AABB, Axis-Aligned Bounding Box）计算，并根据某种启发式策略（如SAH, Surface Area Heuristic）选择最优分割面。在运行时，当一条光线进入场景后，系统会遍历Kd树的...
基于规则网格的光线追踪加速技术实现与测试
该技术属于空间分割类加速结构，与八叉树（Octree）、KD-Tree 等非均匀划分方法相对应，具有实现简单、构建快速的优点，尤其适用于图元分布较为均匀的场景。 在《Ray Tracing from the Ground Up》（简称 RTGUP）这...
Uniform Grid , KD-Tree , BVH 性能比较
codeboycjy的专栏
07-25 7657
Ray tracing中，每条光线都需要和场景中所有的图元求交（这里我们假设所有的图元都是三角形）。Brute force的方法就是一点一点的遍历每个图元，然后找出与光线交点距离光线起始点最近的图元，当然这种方法的算法复杂度是O(N)的，对于少量的图元还可以，如果图元数量很多，光
基于物理的渲染技术第三版电子书
pbrt实现了高效的加速结构，如BVH（Bounding Volume Hierarchy）和KD-Tree，用于快速判断光线是否与场景中的几何体相交。这些数据结构的构建与遍历策略直接影响渲染性能，因此书中也讨论了空间分割启发式、表面积...
哈希算法
weixin_42579622的博客
12-24 585
为什么我们要使用哈希算法？ ​ 假如你是某软件公司的研发人员，经过一段时间的奋战，终于开发完成了，现在只需要将项目打成jar包，然后发给客户就可以了，但是现在太晚了，你想今天先回家休息，明天再给客户发过去。 ​ 第二天，你正准备将jar相关文件发送给客户，但也许你会有这样的疑问：这个jar文件是我昨晚打的那个jar文件吗？ ​ 为什么你会有这样的想法？因为你昨天下班以后，有可能有人黑进你的电脑，将文件更改了，然后重新生成了jar？也可能有人座在你的电脑旁边，将文件也进
【GAMES101】作业6（提高）含BVH与SAH加速查找算法（SVH）和快速排序算法
ycrsw的博客
04-24 4034
作业描述 在之前的编程练习中，我们实现了基础的光线追踪算法，具体而言是光线传输、光线与三角形求交。我们采用了这样的方法寻找光线与场景的交点：遍历场景中的所有物体，判断光线是否与它相交。在场景中的物体数量不大时，该做法可以取得良好的结果，但当物体数量增多、模型变得更加复杂，该做法将会变得非常低效。因此，我们需要加速结构来加速求交过程。在本次练习中，我们重点关注物体划分算法 Bounding Volume Hierarchy (BVH)。本练习要求你实现 Ray-Bounding Volume 求交与 BVH
GAMES101作业6进阶教程：BVH与SAH加速算法及快速排序
最新发布
weixin_36431145的博客
07-25 1087
快速排序的基本思想是：选择一个基准值（pivot），通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个序列有序。快速排序的基本步骤如下：1. 从数列中挑出一个元素，称为基准值（pivot）。2. 重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。
加密算法之MD5与SAH-1
msj_god_boy的博客
09-07 682
示例代码： package com.java.test; import java.security.MessageDigest; public class Demo3 { public static void main(String[] args) { Demo3 demo = new Demo3(); System.out.println(demo.digestString("
games101：七，加速光线追踪（AABB、BVH、SAH）+ 作业6
噗噗噗的博客
12-31 2520
game101：七，加速光线追踪（AABB、BVH、SAH）+ 作业6一，轴对齐包围盒(Axis-Aligned Bounding Box)-AABB二，Bounding Volume Hierarchy-BVH三，Surface Area Heuristic-SAH作业6 在光线追踪中，我们不仅要计算多次反射折射，还要计算每个光线的每个接触点与模型的每个三角形是否相交和相交点，计算量巨大，因此学习本节“加速光线追踪”算法来加速这个过程。 一，轴对齐包围盒(Axis-Aligned Bounding Box
光线求交加速算法：边界体积层次结构(Bounding Volume Hierarchies)2-表面积启发式法(The Surface Area Heuristic)
小龙虾的博客
06-28 2583
光线求交加速算法：边界体积层次结构(Bounding Volume Hierarchies)2 上篇的两种图元分区方法(Middle,EqualCounts)对于某些图元分布可以很好地工作，但是在实践中它们常常选择性能较差的区，从而导致光线访问树的更多节点，因此在渲染时不必要地降低了光线-图元相交的计算效率。当前用于构建射线追踪加速结构的最佳算法中，大多数都是基于“表面积启发式”(SAH)的。 表面积启发式法(The Surface Area Heuristic) 该算法提供了扎实的成本模型来估.
光线求交加速算法：kd-树
小龙虾的博客
07-03 1561
光线求交加速算法：kd-树 空间二分树,即Binary space partitioning(BSP)树利用分割平面自适应地细分空间。 BSP树以包围整个场景的边界框开始。如果框中的图元数量大于某个阈值，则该框将被平面分成两个区域。然后，将图元与它们重叠的区域相关联。如果图元同时位于两个区域，则图元将与两个区域都关联(这与BVH不同，在BVH中，每个图元在拆分后仅分配给两个子组之一)。 拆分过程将递归地继续进行，直到树中的每个叶区域包含足够少的图元，或者直到达到最大深度为止。因为可以将拆分平面放..
KNN算法进阶思路之KD树划分
woweibiancheng的博客
03-04 1160
下面是百科给的解释：很抽象，下面是我的理解：KD树用于多维空间关键数据的搜索，这多维空间是什么意思呢？跟我们学的有什么联系呢？上一篇博客中我已经说过，我们在分类问题中，是要对样本进行特征提取的，我们最终会提取成特征向量的形式，例如：某电影（戏剧内容，格斗内容，爱情内容......）在代码中就是（X1,X2,X3......）这就是一个特征向量。
BVH with SAH (Bounding Volume Hierarchy with Surface Area Heuristic)
weixin_30902675的博客
02-12 443
BVH with SAH (Bounding Volume Hierarchy with Surface Area Heuristic) -BVH with SAH (Bounding Volume Hierarchy with Surface Area Heuristic) - 0. Overview 包围层次盒(...
快速构建SAH基础的包围体积层次
这表明，尽管光线追踪的性能已经足够强大，但为了实现真正的实时性，快速构建高质量的BVH仍然是一个关键问题。 构建高效的BVH通常涉及两个主要步骤：分割和包围盒选择。分割过程是将几何体划分为较小的子集，而包围...
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