[发明专利]一种基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法

权利要求书

1.一种基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法，其特征在于：所述的基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法包括按顺序进行的下列步骤：

步骤1：解析场景文件，构建场景对象模型并获得渲染过程所需的参数；

步骤2：对步骤1构建完成的场景模型进行预采样，获得进入正式渲染的样本种子；

步骤3：对当前样本进行突变，如果当前样本对应的像素位置的采样数量未达到阈值，对当前样本进行小范围内的扰动获得提议样本并进入步骤5；如果当前样本对应像素位置采样数量达到采样阈值，进入步骤4；

步骤4：从当前样本对应八邻域位置中筛选模糊度最大的作为提议样本；

步骤5：根据当提议样本和前样本标量度函数的比值来计算接受概率，根据接受概率来确定提议样本的接受与拒绝，每个样本的拒绝次数不能超过设定的最大拒绝次数，否则必须接受当前样本；

步骤6：如果提议样本被接收，则下一次提议样本为当前样本进行突变生成新的提议样本，否则保留当前样本；

步骤7：根据标量因子计算当前样本的光照值，并通过将光照值添加到对应像素位置的集合中；

步骤8：如果当前迭代次数达到马尔科夫链的上限数，进行一次大范围内的随机突变，并开始一条新的马尔可夫链；

步骤9：如果整体采用数量达到预设的场景最大采样数量，则结束渲染否则回到步骤3；

步骤10：将所有采样样本写入胶片并生成渲染结果图片。

2.根据权利要求1所述的基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法，其特征在于：在步骤1中，涉及的场景文件为渲染是所需要的参数，包括场景中的几何信息，材料特性、光源类型、相机模型、积分器等；还包括每像素平均采样数量，和并根据平均采样数量计算出采样阈值和马尔可夫链长度；此外为了实现模糊度评价，还需创建和像素平面相同大小的集合矩阵，用于存储每像素采样样本。

3.根据权利要求1所述的基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法，其特征在于：在步骤2中，对构成完成的场景进行预采样，主要在像素平面上根据采样数量随机生成一定数量的采样点，并通过双向路径连接的方式获得路径样本，并将这些样本作为进入正式渲染阶段样本种子；同时计算标量因子b，来计算整个图像素的亮度，标量因子的计算公式为：

b＝∫_Ωp^*(x)dx (1)

其中，p^*(x)为正标量函数，且p^*(x)正比于概率密度函数p(x)。

4.根据权利要求1所述的基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法，其特征在于：在步骤3中，对当前样本进行小范围内的扰动使用正态分布获得提议样本，提议样本和当前样本关系如下：

x_i+1～N(x_i,σ²) (2)

其中提议样本x_i+1通过正态分布对当前样本x_i进行扰动获得。