第4章真實感圖形學(xué)

第4章真實感圖形學(xué)本章教學(xué)目標(biāo)1.總體目標(biāo)：理解光照的概念和真實感圖形生成的基本思想。2.通過本章的學(xué)習(xí)，應(yīng)能做到：掌握下列概念：顏色、色調(diào)、飽和度、亮度、顏色模型、光照明模型、光透射模型、紋理、局部光照明模型、整體光照明模型、光線跟蹤、輻射度和實時真實感圖形學(xué)技術(shù)。掌握Phong光照明模型的算法思想和實現(xiàn)，常用的顏色模型、陰影多邊形算法、局部和整體光照明模型算法、二維紋理域映射的基本思想。熟悉增量式光照明模型的基本思想、簡單光反射透射模型和光線跟蹤的基本原理。了解陰影域多面體算法、三維紋理域的映射、幾何紋理、光線與物體的求交、光線跟蹤算法的加速、輻射度方法的基本思想。*第四章 真實感圖形學(xué)

早期，計算機的速度，使人們滿足于線框圖

1967年，Wylie開始了用計算機生成真實感圖形的探索。

21世紀(jì)，圖形無所不在！*由清華大學(xué)自然景物平臺生成的野外場景*日本YoshinoriDobashi等人繪制的真實感云***內(nèi)容顏色視覺 簡單光照明模型局部光照明模型 光透射模型整體光照明模型紋理及紋理映射 實時真實感圖形學(xué)技術(shù)*4.1真實圖像的生成把在已知物體物理形態(tài)和光源性質(zhì)的條件下，能夠計算出場景的光照明效果的數(shù)學(xué)模型稱為光照明模型。此公式為光照明模型的理論公式之一，但由于太抽象、太復(fù)雜，根本無法實際使用。*4．2 顏色視覺分析以下的基本現(xiàn)象：在簡單光照明模型中，通常只要分別計算R、G、B三個分量的就可以得到某個像素點上的顏色值，給人以某種顏色的感覺。*4.2.1基本概念顏色是外來的光刺激作用于人的視覺器官而產(chǎn)生的主觀感覺，影響的因素有：物體本身光源周圍環(huán)境觀察者的視覺系統(tǒng)*顏色的特性顏色的三個視覺特性(心理學(xué)度量）色調(diào)(Hue)一種顏色區(qū)別于其他顏色的因素，如：紅、綠、藍(lán)飽和度(Saturation)顏色的純度亮度(Lightness) 光給人的刺激的強度*對應(yīng)的顏色物理特性主波長（DominantWavelength)

產(chǎn)生顏色光的波長，對應(yīng)于視覺感知的色調(diào)純度(Purity)

對應(yīng)于飽和度明度(Luminance)

對應(yīng)于光的亮度*顏色紡錘體顏色三特性的空間表示垂直軸線表示白黑亮度變化水平圓周上的不同角度點 代表了不同色調(diào)的顏色從圓心向圓周過渡表示 同一色調(diào)下飽和度的提高平面圓形上的色調(diào)和飽和度不同，而亮度相同。*光的物理知識光是人的視覺系統(tǒng)能夠感知到的電磁波波長在400nm到700nm之間(1nm=10-9m)光可以由它的光譜能量分布來表示各種波長的能量 大致相等， 為白光。*各波長的能量 分布不均勻， 為彩色光。包含一種波長 的能量，其他 波長都為零， 是單色光。*光譜能量分布定義顏色十分麻煩。光譜與顏色的對應(yīng)關(guān)系是多對一。兩種光的光譜分布不同而顏色相同的現(xiàn)象稱為“異譜同色”。必須采用其他的定義顏色的方法， 使光本身與顏色一一對應(yīng)。*4.2.2三色學(xué)說顏色視覺及真實感圖形學(xué)的生理基礎(chǔ)，顏色科學(xué)中最基本、最重要的理論。顏色具有恒常性，顏色之間的對比效應(yīng)能使人區(qū)分不同顏色。顏色具有混合性，牛頓在十七世紀(jì)后期用棱鏡把太陽光分散成光譜上的顏色光帶，證明白光由很多顏色光混合而成。*十九世紀(jì)初Yaung提出某種波長的光可以通過三種不同波長的光混合而復(fù)現(xiàn)出來的假設(shè)。紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三原色把三種原色按照不同的比例混合就能準(zhǔn)確的復(fù)現(xiàn)其他任何波長的光三原色等量混合產(chǎn)生白光

Maxwell用旋轉(zhuǎn)圓盤證實

了Yaung假設(shè)。*1862年，Helmhotz在上面的基礎(chǔ)上提出顏色視覺機制學(xué)說，即三色學(xué)說，也稱為三刺激理論。用三種原色能夠產(chǎn)生各種顏色的三色原理是當(dāng)今顏色科學(xué)中最重要的原理和學(xué)說。*近代三色學(xué)說視網(wǎng)膜中存在著三種錘體細(xì)胞，對光刺激的興奮程度不同，分別感受紅、綠、藍(lán)光。作用與顏色混合相同黃光刺激眼睛的例子三色學(xué)說是真實感圖形學(xué)中RGB顏色模型提出的理論基礎(chǔ)，我們所采用的RGB以及其他的顏色模型都是根據(jù)這個學(xué)說提出來的。*4.2.3CIE色度圖三色學(xué)說原理說明任何一種顏色可以用紅、綠、藍(lán)三原色按照不同比例混合來得到。還有如何使三原色按某唯一比例混合復(fù)現(xiàn)給定顏色的問題。顏色匹配－混合光與給定光的顏色相同CIE－國際照明委員會選取的標(biāo)準(zhǔn)紅、綠、藍(lán)三種光(700,546,435.8)*CIE-RGB系統(tǒng)光的顏色匹配式子：權(quán)值r、g、b為顏色匹配中所需要的R、G、B三色光的相對量。1931年，CIE給出 等能標(biāo)準(zhǔn)三原色 匹配任意顏色的 光譜三刺激值曲線*CIE-XYZ系統(tǒng)CIE-RGB曲線一部分三刺激值是負(fù)數(shù)，表明只能在給定光上疊加曲線中負(fù)值對應(yīng)的原色，去匹配另兩種原色的混合計算不便，不易理解1931年CIE-XYZ系統(tǒng)，利用三種假想的標(biāo)準(zhǔn)原色X、Y、Z，使顏色匹配三刺激值都是正值：任何顏色都能由標(biāo)準(zhǔn)三原色混合匹配（三刺激值是正的）*色度圖復(fù)現(xiàn)顏色的三原色比例值是否唯一？三刺激空間－用三原色的單位向量定 義三維顏色空間顏色刺激表示為三刺激空間中以原點為起點的向量，向量的方向代表顏色*三刺激空間圖中向量的方向代表顏色；且三個方向的單位向量分別表示RGB三種顏色。色度圖上的每一點代表不同的顏色，表示該顏色的三刺激值。*在三刺激空間上取通過（R）、（G）、（B）坐標(biāo)軸單位向量的截面，截面的方程為（R）＋（G）＋（B）＝1。該截面與三個坐標(biāo)平面的交線構(gòu)成一個等邊三角形，稱為色度圖顏色刺激向量與色度圖有且僅有唯一交點，色度圖可以唯一的表示三刺激空間中的所有顏色值*色度圖上每一個點代表不同的顏色，對于三刺激空間中坐標(biāo)為X、Y、Z的顏色刺激向量Q，它與色度圖交點的坐標(biāo)（x，y，z）即三刺激值也被稱為色度值。*CIE色度圖CIE色度圖－色度圖投影到XY平面上；馬蹄形區(qū)域的邊界和內(nèi)部代表了所有可見光的色度值；邊界彎曲部分代表了光譜在某種純度為百分之百的色光；色度圖與三刺激值是描述顏色的標(biāo)準(zhǔn)精確方法，應(yīng)用較復(fù)雜。*CIE色度圖z=1-x-y二維表示GR該點R、G、B的比例分別為：0.5,0.4,0.1*4.2.4常用顏色模型顏色模型是指某個三維顏色空間中的一個可見光子集，包含某個顏色域的所有顏色。顏色模型的用途是在某個顏色域內(nèi)方便地指定顏色。*RGB顏色模型通常使用于彩色光柵圖形顯示設(shè)備中真實感圖形學(xué)中的主要的顏色模型采用三維直角坐標(biāo)系RGB立方體（0,0,0）（1,1,1）（1,0,0）（0,1,0）（0,0,1）（1,0,1）（1,1,0）（0,1,1）*紅、綠、藍(lán)原色混合在一起可以產(chǎn)生復(fù)合色三原色混合效果*CMY顏色模型CMY顏色模型以紅、綠、藍(lán)的補色青(Cyan)、品紅(Magenta)、黃(Yellow)為原色構(gòu)成。應(yīng)用：CMY顏色模型常用在打印行業(yè)中減色模型(從白光中濾去某種顏色)如：當(dāng)在紙面上涂青色顏料時，青色顏料從白光中濾去紅光。也就是說，青色是白色減去紅色。品紅顏色吸收綠色，黃色顏色吸收藍(lán)色。假如在紙面上涂了黃色和品紅色，那么紙面上將呈現(xiàn)紅色，因為白光被吸收了藍(lán)光和綠光，只能反射紅光了。*HSV顏色模型HSV模型(面向用戶的顏色模型)H(Hue)：色彩，S(Saturation)：飽和度，V(Value)：明度該模型對應(yīng)于圓柱坐標(biāo)系的一個圓錐形子集。圓錐的頂面對應(yīng)于V=1

代表的顏色較亮。*色彩H由繞V軸的旋轉(zhuǎn)角給定，紅色對應(yīng)于0度，綠色對應(yīng)于120度，藍(lán)色對應(yīng)于240度。每一種顏色和它的補色相差180度。飽和度S取值從0到1，由圓心向圓周過渡。圓錐的頂點處代表黑色，圓錐頂面中心處代表白色，從該點到原點代表不同灰度的白色。任何V=1，S=1的顏色都是純色。*畫家配色方法HSV顏色模型對應(yīng)于畫家的配色的方法。畫家用改變色濃和色深的方法來從某種純色獲得不同色調(diào)的顏色。做法：配色后，在一種純色中加入白色以改變色濃，加入黑色以改變色深，同時加入不同比例的白色，黑色即可得到不同色調(diào)的顏色。*RGB模型與HSV模型聯(lián)系與RGB模型的關(guān)系從RGB立方體沿著主對角線向原點方向投影，可以得到一個正六邊形,容易發(fā)現(xiàn)，該六邊形是HSV圓錐頂面的一個真子集。RGB空間的主對角線，對應(yīng)于HSV空間的V軸。**4．3 簡單光照明模型模擬物體表面的光照明物理現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型－光照明模型；簡單光照明模型只考慮光源對物體的直接光照。*早期發(fā)展1967年，Wylie等人第一次在顯示物體時加進(jìn)光照效果，認(rèn)為光強與距離成反比。1970年，Bouknight提出第一個光反射模型：Lambert漫反射＋環(huán)境光。1971年，Gouraud提出漫反射模型加插值的思想。1975年，Phong提出圖形學(xué)中第一個有影響的光照明模型。*4.3.1相關(guān)物理知識光的傳播反射定律：入射角等于反射角，而且反射光線、入射光線與法向量在同一平面上。*折射定律折射定律：折射線在入射線與法線構(gòu)成的平面上，折射角與入射角滿足：*能量關(guān)系在光的反射和折射現(xiàn)象中的能量分布：下標(biāo)為i,d,s,t,v的能量項分別表示為入射光強，漫反射光強，鏡面反射光強，透射光強，吸收光強。能量是守恒的*光的度量立體角：面元ds向點光源P

所張的立體角為：點發(fā)光強度單位時間內(nèi)通過面元ds的光能量為光通量dF發(fā)光強度為某個方向上單位立體角的內(nèi)的光通量*Phong光照明模型簡單光照明模型模擬物體表面對光的反射作用；光源為點光源反射作用分為鏡面反射(SpecularReflection)漫反射(DiffuseReflection)*Phong模型幾何入射光法向量漫反射方向反射方向視線方向*Phong模型的表示理想漫反射漫反射光均勻向各方向傳播，與視點無關(guān)由Lambert余弦定律，漫反射光強為是與物體有關(guān)的漫反射系數(shù)，漫反射系數(shù)有三個分量 ，分別代表RGB三原色的漫反射系數(shù)，通過調(diào)整它們來設(shè)定物體的顏色*鏡面反射光對一般的光滑表面，反射光集中在一個范圍內(nèi)，且由反射定律決定的反射方向光強最大。鏡面反射光強可表示為是與物體有關(guān)的鏡面反射系數(shù)，n為反射指數(shù)，反映物體表面的光澤程度，數(shù)目越大物體表面越光滑。*反射方向計算鏡面反射光將會在反射方向附近形成很亮的光斑，稱為高光現(xiàn)象；鏡面反射光產(chǎn)生的高光區(qū)域只反映光源的顏色；鏡面反射系數(shù)是一個與物體的顏色無關(guān)的參數(shù)。*環(huán)境光環(huán)境光是指光源間接對物體的影響。光在物體和環(huán)境之間多次反射，最終達(dá)到平衡；同一環(huán)境下的環(huán)境光光強分布均勻；近似表示：為物體對環(huán)境光的反射系數(shù)*Phong光照明模型Phong光照明模型的綜合表述：由物體表面上一點P反射到視點的光強I為環(huán)境光的反射光強、理想漫反射光強、和鏡面反射光的總和。*Phong模型的實現(xiàn)對物體表面上的每個點P，均需計算光線的反射方向。為了減少計算量，假設(shè)：光源在無窮遠(yuǎn)處，L為常向量視點在無窮遠(yuǎn)處，V為常向量（H?N）近似（R?V），H為L與V的平分向量對所有的點總共只需計算一次H的值，節(jié)省了計算時間。*Phong光照明模型的RGB顏色模型形式:*Phong光照明模型的不足Phong光照明模型是真實感圖形學(xué)中提出的第一個有影響的光照明模型經(jīng)驗?zāi)Ｐ停琍hong模型存在不足：顯示出的物體象塑料，無質(zhì)感變化沒有考慮物體間相互反射光鏡面反射顏色與材質(zhì)無關(guān)鏡面反射大入射角失真現(xiàn)象*Phong模型示例理想漫反射環(huán)境光+境面反射+=*4.3.3增量式光照明模型Phong模型光強計算公式是物體表面法向量的函數(shù)；多邊形內(nèi)部的象素顏色相同；不同法向的多邊形鄰接處有光強突變及馬赫帶效應(yīng)保證多邊形之間的顏色光滑過渡－－增量式光照明模型*用簡單光照明模型顯示牛的三角網(wǎng)格模型*用增量式光照明模型顯示牛的三角網(wǎng)格模型*基本思想在每個多邊形頂點處計算光照明強度或參數(shù)，然后在各個多邊形內(nèi)部進(jìn)行雙線性插值，得到多邊形光滑均勻顏色分布。兩個主要算法雙線性光強插值（Gouraud明暗處理）雙線性法向插值（Phong明暗處理）*1.Gouraud雙線性光強插值雙線性光強插值由Gouraud于1971年提出，又被稱為Gouraud明暗處理。算法步驟的基本描述：計算多邊形頂點的平均法向；用簡單光照明模型計算頂點的平均光強；插值計算離散多邊形邊上的各點光強；插值計算多邊形內(nèi)域中各點的光強。*算法描述算法步驟的基本描述：計算多邊形頂點的平均法向用簡單光照明模型計算頂點的平均光強插值計算離散多邊形邊上的各點光強插值計算多邊形內(nèi)域中各點的光強。*與某個頂點相鄰的所有多邊形的法向平均值近似作為該頂點的近似法向量；頂點A相鄰的多邊形有k個，它的法向量計算為：計算出的平均法向一般與該多邊形物體近似曲面的切平面比較接近。頂點法向計算*頂點平均光強計算Gouraud提出明暗處理方法時，Phong模型還沒有出現(xiàn)，采用：*光強插值雙線性光強插值由頂點的光強插值計算各邊的光強，然后由各邊的光強插值計算出多邊形內(nèi)部點的光強。此公式即可以計算插值點的坐標(biāo)，也可以計算插值點的光強。*例（5,2）（9,8）（xa,3）（xb,3）20810請同學(xué)們計算掃描線y=4時，該掃描線與I1I2相交的點的光強。*小結(jié)：若帶入公式計算則包含加、減、乘、除多種算術(shù)運算，效率低。改進(jìn)：采用增量法。*增量算法掃描線由j變成j+1,新掃描線上邊點光強：*掃描線內(nèi)部，橫坐標(biāo)由i增為i+1，掃描線上象素點的光強：增量算法*2.Phong雙線性法向插值雙線性光強插值解決了相鄰多邊形之間的顏色突變問題，但鏡面反射效果不太理想，相鄰多邊形的邊界處的馬赫帶效應(yīng)不能完全消除。改進(jìn)：Phong提出雙線性法向插值，以時間為代價，引入鏡面反射，解決高光問題。*算法特點保留雙線性插值，對多邊形邊上的點和內(nèi)域各點，采用增量法。對頂點的法向量進(jìn)行插值，而原頂點的法向量，仍用相鄰多邊形的法向作平均；由插值得到法向，來計算多邊形每個象素的光強度；假定光源與視點均在無窮遠(yuǎn)處，光強只是法向量的函數(shù)。*法向插值方法方法與光強插值類似，其中的光強項用法向量項來代替?；竟剑涸隽坎逯涤嬎阋差愃?，用法向代替光強。*增量式光照明模型評價雙線性光強插值能有效的顯示漫反射曲面，計算量小。雙線性法向插值可以產(chǎn)生正確的高光區(qū)域，但是計算量要大的多。增量式光照明模型的不足：物體邊緣輪廓是折線段而非光滑曲線等間距掃描線會產(chǎn)生不均勻效果插值結(jié)果決定于插值方向*增量式模型示例牛的三角網(wǎng)格模型用簡單光照明模型顯示用增量式光照明模型顯示*4.3.4陰影的生成*陰影域多面體算法光源照射不到的物體后面形成的三維多面體陰影區(qū)域為陰影域陰影域是一個以被光照面為頂面，表面的邊界與光源所張的平面系列為側(cè)面的一個半開三維區(qū)域物體的陰影域被視空間四棱椎裁剪得到的三維陰影域變成封閉多面體，為陰影域多面體包含于陰影多面體內(nèi)的物體表面是陰影區(qū)域*物體與陰影多面體三維布爾交求陰影區(qū)域，涉及大量的復(fù)雜三維布爾運算，算法的計算復(fù)雜度是相當(dāng)可觀。Crow于1977年提出基于掃描線隱藏面消除算法來生成陰影，可以有效的判定一個物體表面是否包含在陰影域多面體之內(nèi)。在傳統(tǒng)算法基礎(chǔ)上稍加改動即可，應(yīng)用廣泛。*其他方法整體光照明模型如光線跟蹤算法和輻射度算法都可以很好的處理陰影的生成問題，將在后面討論。*4．4 局部光照明模型本節(jié)從光電學(xué)知識和物體微平面假設(shè)出發(fā)，介紹鏡面反射與物體材質(zhì)有關(guān)的普遍局部光照明模型。*前言僅處理光源直接照射物體表面的光照明模型稱為局部光照明模型。可以處理物體之間光照的相互作用的模型稱為整體光照明模型。簡單光照明模型，經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，不足之處：鏡面反射項與物體表面的材質(zhì)無關(guān)有必要研究復(fù)雜、普遍的局部光照明模型*用局部光反射模型生成的各種材質(zhì)的瓶子*在光照模型中，鏡面反射項的顏色不僅取決于光源的波長，也與物體的材質(zhì)有關(guān)。我們從光的電磁理論和微平面分布理論推導(dǎo)具有一般意義的局部光反射模型。*理論基礎(chǔ):光的電磁理論光的振動是電磁振動，光波是電磁波的一種。光波由電矢量E和磁矢量H組成。電矢量的振動只限于某一確定方向的光稱為平面偏振光，我們把電矢量在各個方向上的時間平均值相等的光稱為自然光。可以認(rèn)為：自然光的一半能量屬于與入射面平行的振動，另一半能量屬于與入射面垂直的振動。因此有以下公式：**微平面理論簡單光照明模型假定物體表面是理想光滑的，微觀情況下，物體表面粗糙不平。局部光照明模型中反映物體表面的粗糙程度粗糙物體表面由無數(shù)微小理想鏡面組成；這些平面朝向各異，隨機分布；對于每一個微平面，只有在它的反射方向上才有反射光，而在其他方面沒有光出現(xiàn)。**反射率的計算*微平面法向分布函數(shù)**衰減因子衰減因子G在局部光照明模型中也可以反映物體表面的粗糙程度；衰減因子是由于微平面的相互遮擋或屏蔽而產(chǎn)生的。微平面相互遮擋的光衰減因子G，有三種情況：*****4.4.2局部光照明模型****簡單與局部模型比較

簡單光照明模型(Phong) 局部光照明模型*局部模型的優(yōu)點相對于簡單光照明模型而言基于入射光能量導(dǎo)出的光輻射模型反映表面的粗糙度對反射光強的影響高光顏色與材料的物理性質(zhì)有關(guān)改進(jìn)入射角很大時的失真現(xiàn)象考慮了物體材質(zhì)的影響，可以模擬磨光的金屬光澤*4.4 光透射模型光線與透明或半透明表面相交會產(chǎn)生反射與折射，折射光穿過物體形成透射光。*光透射模型的研究早期簡單透射現(xiàn)象的模擬1980年，Whitted光透射模型，首次考慮了光線的折射現(xiàn)象1983年，在Whitted的基礎(chǔ)上，Hall光透射模型，考慮了漫透射和規(guī)則透射光*透明效果的簡單模擬不考慮透明體對光的折射以及透明物體本身的厚度顏色調(diào)和法光通過物體表面不改變方向*光強計算：t是物體的透明度,在[0,1]之間前后兩物體光強可由簡單光照明模型計算可用隱藏面消除算法實現(xiàn)，模擬平玻璃的透明效果*補充：向量點乘公式*Whitted光透射模型環(huán)境光理想漫反射鏡面反射透射光*環(huán)境光理想漫反射鏡面反射透射光反射光*

Whitted光透射模型的折射方向和鏡面反射方向都是相對于視線而言的，是使視線在折射方向和反射方向的入射光的方向，而且方向與光轉(zhuǎn)播的方向相反在簡單光照明模型的情況下，折射光強和鏡面反射光強是折射方向上和反射方向上的環(huán)境光的光強*

反射、折射方向計算已知視線方向V，求其反射方向S與折射方向T光學(xué)幾何原理視線V的反射方向SVpN是單位向量，表示向量P的方向。*反射方向公式的推導(dǎo)過程vpABCO*折射方向*Heckbert的折射方向計算方法更簡單其中計算出的結(jié)果T為單位向量*Heckbert公式推導(dǎo)ABCO*Hall光透射模型在Whitted光透射模型基礎(chǔ)上推廣而來可以處理規(guī)則透射高光，以及理想的漫透射理想漫透射－透明體的粗糙表面對透射光的作用表現(xiàn)為漫透射，透射光的光強在各個方向均相等漫透射光強公式*規(guī)則透射高光－半透明的物體，視點在透射方向附近也能見到部分透射光。在折射方向周圍形成高光域高光光強計算隨著TV夾角增大可見折射光急劇減少規(guī)則透射光強公式*減少計算量的假設(shè)光源在無窮遠(yuǎn)處，L方向為常量視點在無窮遠(yuǎn)處，V方向為常量用 代替為虛擬理想透射面法向該法向使視線為光線的折射方向*使用Hall模型注意幾點視點與光源透明體兩側(cè)，才能透過透明體看到透射高光不考慮光線射入透明體時的折射折射的全反射臨界角現(xiàn)象：光線從高密介質(zhì)射向低密介質(zhì)、入射角大于臨界角時，不再發(fā)生折射，只有內(nèi)部反射臨界角：*Ht的求解*簡化、單位化：符號由折射率確定時，取正號，否則取負(fù)號*簡單光反射透射模型綜合簡單光照明模型，Whitted光透射模型和Hall光透射模型：此公式是本章前面幾節(jié)的總結(jié)環(huán)境光理想漫反射鏡面反射漫透射光折射光規(guī)則透射光反射光*4.5 紋理及紋理映射

解決計算機生成真實感圖象缺乏現(xiàn)實物體表面細(xì)節(jié)的問題*4.6.1紋理的概述用簡單光照明模型生成真實感圖象，由于表面過于光滑單調(diào)，反而顯得不真實?，F(xiàn)實物體表面有各種表面細(xì)節(jié)－紋理木材表面的木紋建筑物墻壁上的裝飾圖案桔子皮表面的皺紋*示例 紋理*模型

*映射

*紋理紋理是物體表面的細(xì)小結(jié)構(gòu)。紋理類型顏色紋理：光滑表面的花紋、圖案。幾何紋理：基于物體表面的微觀幾何形狀。*紋理映射紋理映射是把紋理圖象值映射到三維物體的表面的技術(shù)。紋理映射的問題：改變物體的屬性，可以產(chǎn)生紋理的效果，對簡單光照明模型而言改變漫反射系數(shù)來改變物體的顏色改變物體表面的法向量來改變物體表面的細(xì)節(jié)*紋理定義方法：圖象紋理：將二維紋理圖案映射到三維物體表面，繪制物體表面上一點時，采用相應(yīng)的紋理圖案中相應(yīng)點的顏色值。函數(shù)紋理：用數(shù)學(xué)函數(shù)定義簡單的二維紋理圖案，如方格地毯?；蛴脭?shù)學(xué)函數(shù)定義隨機高度場，生成表面粗糙紋理即幾何紋理進(jìn)行紋理映射二維圖像紋理：建立紋理與三維物體之間的對應(yīng)關(guān)系幾何紋理：擾動法向量*原始模型

*二維紋理

*幾何紋理

*綜合

*紋理空間紋理定義在單位正方形區(qū)域之上，稱為紋理空間。紋理函數(shù)是定義在此空間上的函數(shù)。紋理空間也可用其他方法定義用參數(shù)曲面的參數(shù)域作為紋理空間2D用輔助平面、圓柱、球定義紋理空間2D用三維直角坐標(biāo)作為紋理空間3D*二維紋理域的映射紋理映射中最常見的紋理一個二維紋理的函數(shù)表示此圖中U和V分別取值

(0,0.125,0.375,0.5，…，1)

*例U=0和0.125，V分別取(0,0.125,0.25,0.375，…，1)則有：g(0,0)=1;g(0,0.125)=0;g(0,0.25)=1;g(0,0.375)=0;…;g(0,0.875)=0g(0.125,0)=0;g(0.125,0.125)=1,…;g(0.125,0.875)=10.1250.250.3750.875*映射方法建立物體空間坐標(biāo)(x，y，z)和紋理空間坐標(biāo)(u，v)之間的對應(yīng)關(guān)系。對物體表面進(jìn)行參數(shù)化，反求出物體表面的參數(shù)后，根據(jù)(u，v)得到該處的紋理值，并用此值取代光照明模型中的相應(yīng)項，實現(xiàn)紋理映射。*圓柱面映射圓柱面的參數(shù)方程圓柱面上一點(x，y，z)的參數(shù)即紋理坐標(biāo)**球面映射球面參數(shù)方程球面上一點(x，y，z)的參數(shù)即紋理坐標(biāo)**三維紋理域的映射二維紋理域，三維圖形場景物體，二維紋理映射是一種非線性映射紋理變形不能保證紋理連續(xù)性三維物體每一個點(x,y,z)均有一個紋理值t(x,y,z)，那么物體空間就可以映射到一個三維紋理空間上了——三維紋理域映射*三維紋理映射紋理空間定義在三維空間上，與物體空間是同維的；把場景中的物體變換到紋理空間的局部坐標(biāo)系中去；通過物體空間坐標(biāo)(x,y,z)來計算紋理坐標(biāo)(u,v,w)。*三維紋理*幾何紋理幾何紋理方法——對物體表面幾何性質(zhì)作微小擾動，產(chǎn)生凹凸不平的細(xì)節(jié)效果，給物體表面圖象加上一個粗糙的外觀物體表面上的每一個點P(u,v)，都沿該點處的法向量方向位移F(u,v)個單位長度，新表面位置：*新表面的法向量通過對兩個偏導(dǎo)數(shù)求叉積得到F相對很小，忽略不計，有新表面法向量計算新表面的法向量公式***幾何紋理實現(xiàn)擾動后的法向量單位化，用于計算曲面的明暗度，產(chǎn)生凹凸不平的幾何紋理F的偏導(dǎo)數(shù)的計算，可以用中心差分實現(xiàn)幾何紋理函數(shù)定義可以用統(tǒng)一的圖案紋理記錄圖案中較暗的顏色對應(yīng)較小F值，較亮的顏色對應(yīng)較大F值，把各象素的值一個二維數(shù)組記錄下來，就是幾何紋理統(tǒng)一表示*紋理映射例子地板與墻都是經(jīng)過二維圖象紋理映射后的平面********4.7 整體光照明模型模擬復(fù)雜逼真的光照明現(xiàn)象在本章中主要介紹光線跟蹤算法可以處理物體之間光照的相互作用的模型稱為整體光照明模型。*光線跟蹤算法研究真實感圖形學(xué)中的主要算法之一1968年AppleA給出光線跟蹤算法的描述1979年Kay和Greenberg的研究考慮了光的折射1980年Whitted提出了第一個整體光照明Whitted模型，并給出一般性光線跟蹤算法的范例*光線跟蹤的基本原理*光線跟蹤的基本原理*光線跟蹤的基本原理*視線跟蹤——由視點與象素(x，y)發(fā)出一根射線，與第一個物體相交后，在其反射與折射方向上進(jìn)行跟蹤。*四種光線定義在光線跟蹤算法中，有如下的四種光線：視線是由視點與象素(x，y)發(fā)出的射線；陰影測試線是物體表面上點與光源的連線；反射光線，視線反射方向光線；折射光線，視線折射方向光線。*光強計算*光線跟蹤算法*光線跟蹤算法概念：跟蹤深度—光線反射或折射次數(shù)。*光線跟蹤算法*光線跟蹤算法實際上是光照明物理過程的近似逆過程。光線跟蹤基本過程可以跟蹤物體間的鏡面反射光線和規(guī)則透射，模擬了理想表面的光的傳播。*終止條件*算法偽碼表示從視點出發(fā)，對于視屏上的每一個象素點，從視點作一條到該象素點的射線，調(diào)用下面的算法函數(shù)就可以確定這個象素點的顏色。***光線跟蹤算法中的關(guān)鍵技術(shù)*關(guān)鍵技術(shù)——求交運算*光線與物體求交對于反射光線與折射光線的方向計算問題－Whitted光透射模型中的計算方法光線跟蹤算法中需要用到大量的求交運算，因而求交運算的效率對于整個算法的效率影響很大光線與物體的求交是光線跟蹤算法的核心。*光線與球的求交*代數(shù)解法***幾何解法幾何法求交示意*基本步驟*Rl為單位化的光線方向矢量。****光線與多邊形求交光線與多邊形求交分為兩步計算多邊形所在的平面與光線的交點判斷所得的交點是否在多邊形內(nèi)部直線平面求交方法參見前面的章節(jié)*光線與二次曲面求交***光線跟蹤的示例燈光下的鉆石旋轉(zhuǎn)的鉆石*關(guān)鍵技術(shù)——加速算法*關(guān)鍵技術(shù)——加速算法*關(guān)鍵技術(shù)——加速算法*關(guān)鍵技術(shù)——加速算法*關(guān)鍵技術(shù)——加速算法*關(guān)鍵技術(shù)——加速算法*光線跟蹤算法的加速基本的光線跟蹤算法，每一條射線都要和所有的物體求交，處理地效率很低。光線跟蹤加速技術(shù)是實現(xiàn)光線跟蹤算法的重要組成部分。*光線跟蹤算法的加速技術(shù)包括：提高求交速度：針對性的幾何算法、...減少求交次數(shù)：包圍盒、空間索引、...減少光線條數(shù)：顏色插值、自適應(yīng)控制、...采用廣義光線和采用并行算法等*自適應(yīng)深度控制對復(fù)雜的場景，沒有必要跟蹤光線到很深的深度，應(yīng)根據(jù)光線所穿過的區(qū)域的性質(zhì)來改變跟蹤深度來自適應(yīng)的控制深度。前面給出的光線跟蹤算法的源代碼就是可以做到自適應(yīng)的控制深度的。

RayTracing(start,direction,weight,color)*包圍盒及層次結(jié)構(gòu)包圍盒技術(shù)是加速光線跟蹤的基本方法之一，由Clark于1976年提出。1980年，Rubin和Whitted將它引進(jìn)到光線跟蹤算法之中，加速光線與景物的求交測試。*基本思想用一些形狀簡單的包圍盒將復(fù)雜景物包圍起來，求交的光線首先跟包圍盒進(jìn)行求交測試，若相交，則光線再與景物求交，否則光線與景物必?zé)o交。利用形狀簡單的包圍盒與光線求交的速度較快來提高算法的效率。*示意圖*層次結(jié)構(gòu)包圍盒技術(shù)的一個重要改進(jìn)是引進(jìn)層次結(jié)構(gòu)。根據(jù)景物的分布情況，將相距較近的景物組成一組局部場景，相鄰各組又組成更大的組。整個景物空間組織成樹狀的層次結(jié)構(gòu)。*求交測試方法：測試光線首先進(jìn)入該層次的根節(jié)點，并從根節(jié)點開始，從上向下與各相關(guān)節(jié)點的包圍盒進(jìn)行求交測試。若一節(jié)點的包圍盒與光線有交，則光線將遞歸地與其子節(jié)點進(jìn)行求交測試，否則，該節(jié)點的所有景物均與光線無交，該節(jié)點的子樹無需作求交測試。*層次包圍盒示意圖*平行平面層次包圍盒技術(shù)通常采用的長方體具有包裹景物不緊的特點。1986年，Kay和Kajiya提出：根據(jù)景物的實際形狀選取n組不同方向的平行平面包裹一個景物或一組景物來作為層次包圍盒，具體如何做？先看示意圖。*示意圖:光線與物體并無交，卻與包圍盒有交，包圍盒不夠緊。*示意圖2*****三維DDA算法光線跟蹤算法效率不高的主要要原因是光線求交的盲目性：不知景物何在？*將景物空間剖分為網(wǎng)格，利用空間連慣性，加速光線跟蹤。三維DDA算法－1986年，F(xiàn)ujimoto等提出一個基于空間均勻網(wǎng)格剖分技術(shù)的快速光線跟蹤算法。*景物空間均勻分割成為一系列均勻的3維網(wǎng)格，建立輔助數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)SEADS確定后的SEADS結(jié)構(gòu)中每一個網(wǎng)格可用三元組(i，j，k)精確定位，均設(shè)立其所含景物面片的指針*光線跟蹤的光線只須依次與其所經(jīng)過的空間網(wǎng)格中所含景物面片進(jìn)行求交測試實現(xiàn)的方法：將直線光柵化的DDA算法推廣到三維，來加速光線跟蹤，稱為光線的三維網(wǎng)格跨越算法**空間八叉樹剖分技術(shù)空間非均勻網(wǎng)格剖分算法將含有整個場景的空間立方體按三個方向中剖面分割成八個子立方體網(wǎng)格，組織成一棵八叉樹，若某一子立方體網(wǎng)格中所含景物面片數(shù)大于給定的閾值，則為該子立方體作進(jìn)一步的剖分，直到面片數(shù)目小于閾值利用空間連貫性加速光線跟蹤*示意圖

**八叉樹剖分性質(zhì)*性質(zhì)B*光線跟蹤過程先利用性質(zhì)A求光線起點所在單位立方體網(wǎng)格的八叉樹編碼Q位于立方體邊界上的起點要根據(jù)光線前進(jìn)方向R判別光線是否已射出場景。若光線已射出場景，則算法結(jié)束Q的空間線性八叉樹結(jié)點表查找結(jié)果查找是否成功的布爾量T未獲匹配位數(shù)B*設(shè)Q為 ，那么在八叉樹中含結(jié)點 時，T取真值未獲匹配位數(shù)B定義為八叉樹終結(jié)點表中與Q獲得最大程度匹配結(jié)點其編碼尾部不匹配的位數(shù)。上面的B為N－iT決定當(dāng)前立方體是否包含景物面片，而Q和B確定當(dāng)前立方體的空間位置和大小*T取真值，用光線和該立方體中所含三角形面片求交，若有交，則返回最近交點，算法結(jié)束，否則取T為假，繼續(xù)向前搜索T為假的兩種情況查找結(jié)果使T取假，包含起點且不包含任何景物面片的最大空間網(wǎng)格為 ，其中F的個數(shù)為B-1求交失敗T為假，應(yīng)跨過當(dāng)前立方體網(wǎng)格*新的網(wǎng)格