Light - Light Mapping

最新推荐文章于 2023-06-26 17:39:12 发布
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分类专栏： Techinique_Rendering
本文介绍了LightMapping技术，一种利用纹理贴图实现光照效果的方法。文章详细解释了两种主要的LightMapping形式：DiffuseLightMapping用于模拟漫反射，SpecularLightMapping则用于模拟镜面反射。同时探讨了LightMap的计算方法。

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Light Mapping是一种比较"便宜"的实现各种光照效果的技术。它虽然实现的是光照效果，但是确实通过纹理贴图来实现的。它的基本思想是：将需要的光照效果保存在纹理中，然后和几何体表面的其他纹理通过一定的方式"混合"在一起来实现效果。

根据Light Mapping实现的效果不同，可以将纹理贴图分为：
Diffuse Light Mapping:实现漫反射效果
Specular Light Mapping:实现镜面反射效果


1.Diffuse Light Mapping:
模拟效果：使用Light Map纹理来模拟表面的漫反射，即实现"Lambert's Equation"。
混合方式：表面纹理(base texture)"乘"光照纹理(Light texture),即混合方式是"乘"。


2.Specular Light Mapping:
模拟效果：使用Light Map纹理来模拟表面的镜面反射。
混合方式：表面纹理(base texture)"加"光照纹理(Light texture),即混合方式是"叠加"。
使用限制：由于Specular是和观察着的位置有关的，光照效果随着观察者位置的改变而改变。所以Sepcular Light Mapping适用于灯放置在物体附近的情况，其他的情况下Specular Light Mapping的效果并不好。


Light Map的计算
Light Map的计算就是如何获得Light map纹理，可以有以下几种方法：
1.Phong渲染模型
2.Ray Tracing
3.Radiosity


经典文献阅读之--Light-LOAM( 基于图匹配的轻量级激光雷达里程计和地图构建)
古月居
04-27 841
将SLAM应用于机器人应用中，可靠性和效率是两个最受重视的特性。本文《》考虑在计算能力有限的平台上实现可靠的基于激光雷达的SLAM功能。首先与大多数选择点云配准的显著特征的方法相反，我们提出了一种非显著特征选择策略，以提高可靠性和鲁棒性。然后使用两阶段对应选择方法来配准点云，其中包括基于KD树的粗匹配，然后是一种基于图的匹配方法，它使用几何一致性来排除不正确的对应关系。此外提出了一种里程计方法，其中权重优化是由前述的几何一致性图的投票结果引导的。
Light Mapping
butwang的专栏
02-15 1154
<br /><br />Light Mapping是一种比较"便宜"的实现各种光照效果的技术。它虽然实现的是光照效果，但是确实通过纹理贴图来实现的。它的基本思想是：将需要的光照效果保存在纹理中，然后和几何体表面的其他纹理通过一定的方式"混合"在一起来实现效果。<br />根据Light Mapping实现的效果不同，可以将纹理贴图分为： <br />Diffuse Light Mapping:实现漫反射效果 <br />Specular Light Mapping:实现镜面反射效果<br /><br /><
Light Mapping - Theory and Implementation
03-23 1714
http://www.flipcode.com/articles/article_lightmapping.shtml Light Mapping - Theory and Implementationby document.write(<a href=/"mailto: + + +
Lightmapping
weixin_30802171的博客
10-18 241
　　当游戏场景包含了大量的多边形时，实时光源和阴影对游戏性能的影响会很大。这时更适合使用Lightmapping技术，将光线效果预渲染成贴图使用到多边形上模拟光影效果。这种方式不用担心光源数量和阴影对性能带来的开销，仍然可以获得高质量的光影效果。 　　Lightmapping技术： 　　　　选择场景中的模型，在Inspector窗口右上方选中Static选项，这表示该模型是一个静态多边形模型(...
Indoor-Mapping-Using-the-VLC-Channel-State-Information-master源码
09-29
标题 "Indoor-Mapping-Using-the-VLC-Channel-State-Information-master源码" 提供的信息表明，这是一个关于室内定位技术的项目，它利用了Visible Light Communication (VLC)的信道状态信息。VLC是一种利用可见光...
United block sequence mapping-based visible light positioning for dense small cell deployment
02-07
In this Letter, we propose a united block sequence mapping (UBSM)-based VLP that utilizes superposition to integrate the multidimensional information from dense small cells into 2D information....
matlab均方误差的代码-Indoor-Mapping-Using-the-VLC-Channel-State-Information:室内
05-23
Mapping Using the VLC Channel State Information}, year={2018}, volume={}, number={}, pages={428-432}, keywords={free-space optical communication ; indoor communication ; light emitting diodes ; mean ...
Light-Propagation-Volumes:在布尔诺工业大学信息学系攻读文凭论文的一部分，实施光传播体积（LPV）
05-24
光传播体积（Light Propagation Volumes，LPV）是一种先进的实时全局光照技术，常用于游戏开发和计算机图形学中，以提高场景的真实感。在布尔诺工业大学信息学系的文凭论文项目中，作者深入研究并实现了这一技术，...
LightMapping和LightProbe
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10-20 263
LightMapping 所谓LightMapping，就是把静态光源产生的效果提前渲染成贴图贴到静态物体表面，产生的效果应该和实时计算的结果是一样的，但是因为已经渲染成了贴图(也就是所谓的灯光烘焙)，在程序运行期间就免去了实时计算的负担，自然提高了性能。 LightProbe Light Probe可以解决这个问题。通过在场景中摆放不同的Probe对场景各处的光影信息进行采样，场景中运动的模型...
Unity Lightmapping Setting
873149745
05-25 1674
此数值会被用于分别乘以Direct Samples，Indirect Samples和Environment Samples这三个数值。这三个数值会被应用于LightProbes采样。
LightMapping实战
Miracle_JJW的博客
06-02 37
确保Room和Monkey在场景中都是static对象，否则不能烘培如果美工建立的模型顶点不带UV通道数据,则需要勾选模型的生成UV数据选项,否则不能为每个对象单独生成光照贴图坐标信息monkey和room都是blend对象。
unity-Lightmapping-光照贴图
weixin_42929804的博客
07-30 1004
如果不使用Lightmapping，则光对环境的影响是实时计算的（光的Light组件中的Mode值为Realtime(实时)），比较耗费性能。 使用Lightmapping，会提前计算好光照影响，烘焙成贴图，把贴图贴到模型身上。 Lightmapping：Window–>Lighting—>Settings（产生Lighting窗口）—>选中要烘焙成贴图的环境，将其Static属...
Unity | HDRP高清渲染管线学习笔记：Lightmapping（光照烘焙）与Lightmap（光照贴图）
该用户还没想到好的昵称的博客
06-26 4407
渐进式光照贴图烘焙系统介绍。
[Unity3D]Lightmapping使用及动态加载lightmap方案
bread's code
05-13 5648
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101cplo.html 1.为什么要用Lightmapping? 简单来说就是实时灯光计算十分耗时，随着光源越多会倍增计算耗时。使用Lightmap模拟灯光带来的效果，便不用去计算灯光，会带来性能上的大大提升。当然你不用灯光效果也是没问题的，具体还是看项目需求。最简单的直接在
Lightmapping使用及动态加载lightmap方案
㊰ ❀ ☀ ☁ ☂ ☃
06-02 3552
原址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101cplo.html 1.为什么要用Lightmapping? 简单来说就是实时灯光计算十分耗时，随着光源越多会倍增计算耗时。使用Lightmap模拟灯光带来的效果，便不用去计算灯光，会带来性能上的大大提升。当然你不用灯光效果也是没问题的，具体还是看项目需求。最简单的直接在
lightmapping方式的比较
CyRo
12-23 2544
是 1.single lightmaps   该类型是最简单的一种lightmmaping方式,对性能及空间的消耗相对较小,可以很好的表现大多数静态场景的光影效果,但是在作用在游戏对象时不会考虑到使用bump/specshader类型的材质,这是应对该类型的材质需要在实时光源照射下才会起作用,另外,所烘焙出来的光照贴图不做作用于场景中动态物体,比如动态物体在阴影时,不会吧这个动
光照贴图和全局照明
aggs1990的专栏
10-03 693
, and​烘焙光照贴图允许从平行光、点光源和聚光灯等灯光预生成直接照明，包括灯光投射的阴影。在运行时，不是在片段着色器中执行适当的计算，而是在阴影情况下实时生成可能代价高昂的阴影贴图，而是对预生成的图像贴图进行采样。注：从Qt 6.4开始，光照贴图烘焙处于早期技术预览状态。在未来的版本中，可能会对功能、质量和API进行更改。将为每个模型生成光照贴图。即使模型有多个子网格，因此与多个材质关联，也会为整个模型生成一个光照贴图图像。
Light-slam
最新发布
03-08
### Light-SLAM Documentation and Implementation Examples In the context of SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), various algorithms have been developed to address different requirements and environments. While specific mentions of Light-SLAM are not directly covered within provided references, understanding similar frameworks can offer valuable insights into how one might approach or implement a lightweight version of SLAM systems. For instance, several libraries provide comprehensive support for developing SLAM applications that could be adapted towards creating lighter versions suitable for resource-constrained devices: - **GTSAM**: This is an advanced library designed specifically for robotics and vision tasks including SLAM problems[^1]. GTSAM offers efficient implementations of factor graphs which form the backbone of many modern SLAM solutions. - **OpenVSLAM**: An open-source visual SLAM system capable of running on both monocular and stereo cameras as well as RGB-D sensors[^2]. OpenVSLAM provides detailed documentation alongside its source code repository making it easier for developers interested in exploring light-weight adaptations. To develop with these tools effectively, consider focusing on optimizing existing components rather than building entirely new ones from scratch unless absolutely necessary. Techniques such as reducing feature extraction complexity, limiting map size dynamically based on available resources, or employing more efficient data structures may help achieve desired performance characteristics without sacrificing too much accuracy. Additionally, leveraging pre-existing optimizations found within popular machine learning models like those mentioned earlier—such as ANN for fast nearest neighbor searches—can further enhance efficiency when implementing custom SLAM variants tailored toward specific hardware capabilities. #### Example Code Snippet Demonstrating Basic Feature Extraction Optimization Using FLANN ```cpp #include <flann/flann.hpp> using namespace flann; // Assume 'points' contains your dataset points... Matrix<float> input_dataset = Matrix<float>(new float[dataset_size * dims], dataset_size, dims); for(int i=0;i<dataset_size;++i){ // Fill up matrix here... } Index<L2_Simple<float>> index(input_dataset, KDTreeSingleIndexParams(4)); index.buildIndex(); float query_pt[dims]; /* ... fill out query point */ std::vector<int> indices; std::vector<float> dists; int num_results = 5; index.knnSearch(query_pt, indices, dists, num_results,SearchParams()); ```
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