光线追踪算法实现

我们已经涵盖了所有要说的内容！ 我们现在准备编写第一个光线追踪器。 你现在应该能够猜测光线追踪算法是如何工作的。

首先，请花点时间注意一下，光在自然界中的传播只是从光源发出的无数光线，它们四处反弹，直到到达我们眼睛的表面。 因此，光线追踪非常优雅，因为它直接基于我们周围发生的事情。 除了它以相反的顺序遵循光路这一事实之外，它不亚于一个完美的自然模拟器。

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光线追踪算法获取由像素组成的图像。 对于图片中的每个像素，它都会向场景中发射主光线。 该主光线的方向是通过追踪从眼睛到该像素中心的线来获得的。 一旦我们设置了主光线的方向，我们就会检查场景中的每个对象，看看它是否与其中任何一个对象相交。 在某些情况下，主光线将与多个对象相交。 当发生这种情况时，我们选择交点最接近眼睛的对象。 然后，我们从交点向光源发射阴影光线（图 1）：

图 1：我们通过像素中心发射主光线来检查可能的物体相交。 当我们找到一个点时，我们会投射阴影射线来确定该点是被照亮还是在阴影中

如果该光线在到达光源的途中未与物体相交，则命中点将被照亮。 如果它与另一个对象相交，该对象就会在其上投射阴影（图 2）：

图 2：小球体在大球体上投射阴影。 阴影光线在到达光源之前与小球体相交

如果我们对每个像素重复此操作，就会获得三维场景的二维表示（图 3）：

图 3：为了渲染帧，我们为帧缓冲区的每个像素发射主光线这是该算法的伪代码实现：

这是该算法的伪代码实现：

for (int j = 0; j < imageHeight; ++j) { 
    for (int i = 0; i < imageWidth; ++i) { 
        // compute primary ray direction
        Ray primRay; 
        computePrimRay(i, j, &primRay); 
        // shoot prim ray in the scene and search for the intersection
        Point pHit; 
        Normal nHit; 
        float minDist = INFINITY; 
        Object object = NULL; 
        for (int k = 0; k < objects.size(); ++k) { 
            if (Intersect(objects[k], primRay, &pHit, &nHit)) { 
                float distance = Distance(eyePosition, pHit); 
                if (distance < minDistance) { 
                    object = objects[k]; 
                    minDistance = distance;  //update min distance 
                } 
            } 
        } 
        if (object != NULL) { 
            // compute illumination
            Ray shadowRay; 
            shadowRay.direction = lightPosition - pHit; 
            bool isShadow = false; 
            for (int k = 0; k < objects.size(); ++k) { 
                if (Intersect(objects[k], shadowRay)) { 
                    isInShadow = true; 
                    break; 
                } 
            } 
        } 
        if (!isInShadow) 
            pixels[i][j] = object->color * light.brightness; 
        else 
            pixels[i][j] = 0; 
    } 
} 

正如我们所看到的，光线追踪的美妙之处在于它只需要几行代码即可； 一个人可以用 200 行写出一个基本的光线追踪器。 与其他算法（例如扫描线渲染器）不同，光线追踪只需很少的努力即可实现。

Arthur Appel 于 1969 年在一篇题为“实体着色机器渲染的一些技术”的论文中首次描述了这项技术。 那么，如果这个算法如此美妙，为什么它没有取代所有其他渲染算法呢？ 当时（甚至在某种程度上，今天）主要原因是速度。 正如阿佩尔在他的论文中提到的：

这种方法非常耗时，通常需要比线框图多数千倍的计算时间才能获得有益的结果。 大约一半的时间用于确定投影和场景的点对点对应关系。

换句话说，它很慢（正如 Kajiya - 所有计算机图形学历史上最有影响力的研究人员之一 - 曾经说过：“光线追踪并不慢 - 计算机才是”）。 找到光线和几何体之间的交点非常耗时。 几十年来，算法的速度一直是光线追踪的主要缺点。 然而，随着计算机变得越来越快，这不再是一个问题。 尽管仍然必须说一件事：与其他技术（例如 z 缓冲区算法）相比，光线追踪仍然要慢得多。 然而，如今有了快速的计算机，我们可以在几分钟或更短的时间内计算出过去需要一小时的帧。 实时和交互式光线追踪器是一个热门话题。

总而言之，必须记住渲染例程可以被视为两个独立的进程。 第一个步骤确定对象表面的某个点从特定像素（可见性部分）是否可见，第二个步骤对该点进行着色（着色部分）。 不幸的是，这两个步骤都需要昂贵且耗时的射线几何相交测试。 该算法优雅而强大，但迫使我们以渲染时间换取准确性，反之亦然。 自从阿佩尔发表他的论文以来，人们已经进行了大量研究来加速射线与物体的相交例程。 随着计算机变得更加强大并与这些加速技术相结合，光线追踪变得可以在日常生产环境中使用，并且按照当今的标准，它是大多数（如果不是全部）渲染离线软件所使用的事实上的方法。 视频游戏引擎仍在使用光栅化算法。 然而，随着最近 GPU 加速光线追踪（2017-2018）和 RTX 技术的出现，实时光线追踪也已成为可能。 虽然一些视频游戏已经提供了可以打开光线追踪的模式，但它仅限于简单的效果，例如清晰的反射和阴影。

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原文链接：光线追踪算法实现 - BimAnt