问题六十八：着色模型（shading model）（1）——反射模型（reflection model）（1）——概述

“反射模型”和“光照模型”

 

这两个概念好像经常被等价使用。作者为了更好理解其他相关概念，对“反射模型”和“光照模型”做如下区分：（将“光反射”分成三个部分：入射光、入射光和表面的相互作用、反射光）

 

“光照模型”：模拟的是“入射光”。研究的是入射光的组成。影响入射光的因素有：环境光的属性、光源的属性。

“反射模型”：模拟的是“入射光和表面的相互作用”。研究的是入射光是怎么和表面相互作用变成反射光的。影响反射光的因素有：入射光的属性、表面的物理属性。

 

咱先学习反射模型。

 

学习反射模型的思路是这样的：

第一步，概述。对反射光建立感官上的认识。最重要的是明白：反射光是由漫反射光和镜面反射光两部分组成。（注意是“两部分”不是“两类”，意思是任何反射光中都同时包含漫反射光和镜面反射光）。

第二步，反射原理。分析漫反射的原理，模拟漫反射光；分析镜面反射，模拟镜面反射光。

第三步，BRDF。引入辐射学的概念，用BRDF来描述物体表面对光的反射特性。

第四步，C++实现。用C++分别实现表面对光的漫反射BRDF和镜面反射的BRDF，然后根据各自的BRDF和入射光得到各自的反射光。

 

概述。先看一张图：

该图说明如下几个问题：

1，反射光是由两部分组成：漫反射光、镜面反射光；

2，对于自身不发光的物体，之所以能过被看见，是因为其表面的漫反射；

3，漫反射在各个方向的反射率是一样，是均匀反射的；

4，镜面反射的反射率比漫反射的反射率要高得多（如上图中红色圈内示意），所以对应的反射光成为“高光”；

68.1.1.1 光

光由光子组成。光子具有波粒二相性。也就是说光子即具有波的特性，也具有粒子的特性。关于波的特性，我们会考虑它的波长、频率、能量。通过观察和测量，这三者有如下关系。

由如上关系，可以看出：

1，波长越大，频率越小；波长越小，频率越大。

2，一个光子的能量：频率越大，能量越多；频率越小，能量越少。

 

另外，其中波长在大概400nm到700nm之间的光是能被人眼看到的，所以，这个范围的光成为“可见光”。不同频率的可见光被人眼感知为不同的颜色：频率越高的光偏蓝，频率低的光偏红。

 

借图：

 

我们日常见到光一般都是由多种不同频率的光混合而成。比如说白光。当一束白光经过一个棱镜时，由于不同频率的光对应不同的折射率，所以会发生色散。

这个现象也证明了，白光是由多种不同频率（颜色）混合而成。

 

怎么描述这种混合光中不同频率的光的多少呢？这个“多少”指的是该频率的光的光子的个数。前面我们有计算一个光子的能量，所以，这个“多少”也是指该频率的光的总能量。

 

我们借用“频谱”的概念。频率图描述的就是混合光中各种频率（波长）的光的能量分布情况。频谱图大概长这个样子：

68.1.1.2 光和物体表面的相互作用

光和物体相互作用时，会发生散射。对于透明物体散射分为反射和折射；对于不透明物体散射只有反射。我们这里暂时只考虑不透明物体。

物体表面是有一定厚度的。镜面反射发生在表面的上面，相当于光子直接从表面弹回；漫反射发生在物体的表面里面，光子和表面里面的原子相互作用。

上图在画漫反射光线时，为了突出光子和表面里面的原子相互作用，画的有些夸张，实际情况差不多应该是这样子（出射点基本可以认为是一点）：

估计很多童鞋会发现一个问题，为什么镜面反射光线会有三条？？？？

先简单回答一下：因为表面的上表面不是理想光学镜面（不是特别特别特别平）。

 

又要重复贴图了。如之前环境中的球。

 

通过漫反射光看到的是这个样子：

 

通过镜面反射光看到的是这个样子：

 

通过漫反射光和镜面反射光看到的是这个样子：

 

我们已经知道，反射光由漫反射光和镜面反射光两部分组成。

反射模型要做的事情就是：分别模拟这两部分光的强度和方向。

未完待续~~

 

Reference：

[1]. Kevin Suffern, Ray Tracing from theGround Up, A K Peters Ltd, 2007.

[2]. Andrew S. Glassner, An Introduction toRay Tracing, Xerox PARC, 1989.

[3]. Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, NatyHoffman, Real-Time Rendering, A K Peters Ltd, 2008.

[4]. Peter Andrew Walker, A VisualizationSystem fro Bidirectional Reflectance Distribution Functions, University ofOregon, 1999.

[5]. https://en.wikipedia.org/wiki/Phong_reflection_model

[6]. http://www.raytracegroundup.com/

[7]. http://www.realtimerendering.com/

[8]. https://en.wikipedia.org/wiki/Light

[9]. http://baike.baidu.com/subview/41199/14530220.htm