光线追踪（一）

js0907

于 2021-09-27 21:14:03 发布

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分类专栏： shader光和影文章标签：光线追踪 RayMarching BVH KD-Tree

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本文介绍了光线与物体求交的条件，并探讨了两种加速光线追踪的技术：KD-Tree和Bounding Volume Hierarchy (BVH)。KD-Tree因可能导致物体跨越多个叶子节点而被弃用，而BVH通过物体划分解决了这一问题，确保每个物体只存在于一个格子内。文章详细阐述了BVH的划分策略，包括中位数快速选择算法，并对比了BVH与KD-Tree的优缺点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

（1）光线和物体的求交

在这里插入图片描述

第42分钟

什么时候有交点：
当且仅当：进入时间小于离开时间并且离开时间>= 0

光线离开任意一个对面，则已经离开

（2）加速结构：

传统的经验模型（在分布密集的地方适用）
在这里插入图片描述

（2.1）KD-Tree (现在已经被弃用) 从空间的划分
被弃用的原因：一个物体可能会在多个叶子节点内；三角形与盒子的划分

在2D情况下划分：第一刀水平切；第二刀竖直切；第三刀水平切；第四刀竖直切。。。。。。。。。。。。
在3D情况下划分：沿 X, Y, Z 三个方向循环划分

一个物体存在多个叶子节点中；三角形与盒子的求交
在这里插入图片描述
（3）Bounding Volume Hierarchy (BVH) 从物体划分
解决了KD-Tree的问题

在这里插入图片描述

一个物体只可能出现在一个格子内

在这里插入图片描述

（3.1）BVH 的划分：（总共n个三角形：在 n/2 附近划分）

在这里插入图片描述
找到中位数：快速选择算法

（3.2）BVH 和 KD-Tree 的比较
在这里插入图片描述

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