SRBF Lighting

SRBF光照的理论、实现与应用
最新推荐文章于 2025-07-18 13:15:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-18 13:15:47 发布 · 2.1k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#图形 #图形学数学

本文介绍了SRBF（Spherical Radial Basis Function）在图形渲染中的应用，特别是其在光照处理上的原理和实现。文章对比了SRBF与更知名的SH（Spherical Harmonic）球谐函数，指出SRBF在预计算辐射传递（PRT）中的优势，包括数学表达简单、易于旋转等。SRBF的处理流程包括预处理阶段的环境光采样和SRBF系数计算，以及绘制阶段的环境光照还原。文中还探讨了SRBF在软阴影和头发渲染中的潜在用途，并提供了作者的代码实现供读者参考。


SRBF的全称是Spherical Radial Basis Function，笔者擅自翻译为球面放射基底函数。因为SRBF并不怎么出名，相对来说，SH(Spherical Harmonic)球谐函数更为出名（出现的也更早），而且网上关于SRBF的资料也很少，这里写关于SRBF的文章，主要是针对对SRBF有兴趣的同学，一起探讨一下SRBF在渲染上的应用。在网上找到的唯一比较详尽的资料是在这个网页上（http://www.cse.cuhk.edu.hk/~ttwong/papers/srbf/srbf.html）。里面可以下到一个PPT，关于SRBF的理论在这个PPT里写的比较明白，比较遗憾的是Demo代码原来是可以下载的，（网页上面写着2007年5月是开放下载的）但是现在已经下载不了。

因为SRBF和SH的理念很相似，看过SH后，笔者琢磨着模仿

最低0.47元/天 解锁文章
Lighting
Dezeming的博客
07-14 367
openGL高级光照部分目录见openGL高级光照部分目录 在前一章中，我们为从地面获得一个真实的基于物理的渲染器奠定了基础。在本章中，我们将着重于将前面讨论的理论转化为使用直接（或分析）光源的实际渲染器：考虑点光源、平行光和/或聚光灯。 让我们重新访问上一章中的最终反射率方程： 我们现在基本上知道发生了什么，但是仍然是一个很大的未知数，就是我们将如何准确地表示场景的总辐射率L。我们知道，辐亮度L（在计算机图形学领域中解释）测量给定立体角ω上光源的辐射通量ψ或光能。在我们的例子中，我们假设立体..
matlab的三维绘图和四维绘图
热门推荐
励志的小胡子
11-12 9万+
一、三维绘图 1.曲线图 plot3(X1,Y1,Z1,...)：以默认线性属性绘制三维点集（X1,Y1,Z1）确定的曲线 plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec)：以参数LineSpec确定的线性属性绘制三维点集 plot3(X1,Y1,Z1,'PropertyName',PropertyValue,...)：根据指定的属性绘制三维曲线 theta = 0:0.01*pi:2*...
OpenGL进阶(十三) - GLSL光照（Lighting）
weixin_33781606的博客
08-23 477
提要 在上一篇文章中，我们介绍了简单的Shading，同时提出了一个光照模型，模拟了一个点光源，但是，关于光的故事还没有结束... 今天要学习的是方向光源（Directional Light），聚光灯，per pixel shading，halfway vector。 关于光源的原理及数学描述，请参考：光线追踪(RayTraci...
UE3 Light Functions (光照函数)
痞子龙3D编程
10-13 3558
Light Functions (光照函数) Light Functions (光照函数) 概述Decals（贴花） vs 光照函数可以使用哪些材质表达式? Texture 2D（二维贴图）Texture Cube(立方体贴图) 如何旋转我的立方体贴图光照函数? 注意 可以使用哪种类型的光源?虚幻编辑器光照函数指南 创建光照函数给光
华为笔试题python将数组逆置_python 实现整数的反转：给定一个整数，将该数按位逆置，例如给定12345变成54321，12320变成2321....
weixin_39703773的博客
12-04 1907
给定一个n位(不超过10)的整数，将该数按位逆置，例如给定12345变成54321，12320变成2321.# 第一种方法，使用lstrip函数去反转后，数字前面的0import mathnumber=(input("input a number:"))if number.isdigit() and int(number)>=0:number_new=number[::-1]number_...
(转)机器学习之&&Andrew Ng课程复习---神经网络编程入门
sp_programmer的专栏
11-12 2003
神经网络编程入门       转自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html     本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例
共享内存
xyping_的博客
06-27 263
#include<iostream> #include<Windows.h> #pragma warning(disable:4996) using namespace std; int main() { char szName[] = "xxx"; char szData[] = "123456"; LPVOID pBuffer; HANDLE hMap = ...
综合解析SAR成像与BP算法
weixin_28809949的博客
07-18 1109
合成孔径雷达（SAR）成像技术是一种先进的雷达成像技术，它利用雷达波与地面目标的相互作用来获得地表信息。SAR成像技术能够在各种天气和光照条件下提供高分辨率的图像，这使得其在军事侦察、灾害监测、资源勘探等领域有着广泛的应用。SAR信号处理是将采集到的原始数据转化为有用信息的关键步骤。信号处理包括多个阶段，每个阶段都对图像质量有着显著影响。距离压缩是信号处理的首要步骤，其目的是增加距离方向的分辨率。这通常通过匹配滤波器实现，匹配滤波器可以识别并放大回波信号中的有用成分，同时抑制噪声。
XcCedric_PriceHive_15176_1764668805671.zip
12-03
XcCedric_PriceHive_15176_1764668805671.zip
智面工坊Interview_Forge是一个以学习-面试-补学闭环为核心的智能面试系统_通过个性化任务树AI面试与动态补学机制帮助候选人精准查漏补缺稳步升级面试战力_实现从任.zip
12-03
智面工坊Interview_Forge是一个以学习-面试-补学闭环为核心的智能面试系统_通过个性化任务树AI面试与动态补学机制帮助候选人精准查漏补缺稳步升级面试战力_实现从任.zip
Python练习：使用库
最新发布
12-03
Python练习：使用库
ArakeiShi_China-Gender-and-Sexual-Diversity-Practical-Solution_19824_1764665783520.zip
12-03
ArakeiShi_China-Gender-and-Sexual-Diversity-Practical-Solution_19824_1764665783520.zip
粮食加工库存管理系统_一款专为中小型粮食企业设计的综合性业务管理软件_该软件系统深度融合了粮食采购入库存粮管理粮食出库登记库存分类汇总成品信息管理成品出入库销售登记与退.zip
12-03
粮食加工库存管理系统_一款专为中小型粮食企业设计的综合性业务管理软件_该软件系统深度融合了粮食采购入库存粮管理粮食出库登记库存分类汇总成品信息管理成品出入库销售登记与退.zip
为ChatGPT星火千问等多种大型语言模型提供轻快好用的Web图形界面和众多附加功能的开源项目_支持Groq讯飞星火通义千问LMStudio等厂商大模型接入基于文件构建.zip
12-03
为ChatGPT星火千问等多种大型语言模型提供轻快好用的Web图形界面和众多附加功能的开源项目_支持Groq讯飞星火通义千问LMStudio等厂商大模型接入基于文件构建.zip
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络（RNN）的数据驱动建模方法，旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模，并实现高精度的模型预测控制（MPC）。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间，通过递归神经网络学习系统的动态演化规律，构建可解释性强、计算效率高的线性化模型，进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节，具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题；②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计；③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制，同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证，深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
基于微信小程序平台与腾讯云开发技术构建的校园一站式综合服务与社交互动平台_学校公告服务通知校园新闻校园风光校园活动校历课程表失物招领迎新服务问卷调查空闲教室借阅报告课堂印象考勤成绩.zip
12-03
基于微信小程序平台与腾讯云开发技术构建的校园一站式综合服务与社交互动平台_学校公告服务通知校园新闻校园风光校园活动校历课程表失物招领迎新服务问卷调查空闲教室借阅报告课堂印象考勤成绩.zip
最优潮流直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了直流最优潮流（OPF）课程设计的Matlab代码实现，重点在于通过编程手段解决电力系统中的最优潮流问题，采用直流近似模型简化计算，适用于教学与科研场景。文档还列举了多个相关领域的Matlab/Simulink仿真案例，涵盖电力系统优化、状态估计、微电网控制、路径规划、信号处理、图像识别、机器学习等多个方向，展示了丰富的科研与工程应用实例，并提供了【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）配套的网盘资源链接，便于读者获取完整的代码和工具包用于学习与二次开发。; 适合人群：电气工程、自动化、控制科学、计算机等相关专业的高校学生、研究生及科研人员，具备一定的Matlab编程基础和电力系统基础知识。; 使用场景及目标：①学习直流最优潮流的基本原理与建模方法；②掌握Matlab在电力系统优化与仿真中的实际应用；③通过案例实践提升科研能力与项目开发水平；④借助提供的资源开展课程设计、毕业设计或科研项目
pySOT：基于Python的异步并行代理优化工具箱
描述中提到pySOT实现了多种主流的代理优化算法，其中最具代表性的是Regis与Shoemaker提出的随机RBF（SRBF）方法以及DYCORS（Deterministically Yours, CORrelation-based Selection）策略。SRBF通过在候选点集中随机...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值