[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

说明书

本发明公开了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包括场景解析和参数设置；预采样获得初始样本；基于两种策略的正式渲染阶段；生成渲染图像等步骤。本发明提供的基于模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法能提高明暗混合位置的渲染效果，优化整体采样分布。

技术领域

本发明属于高逼真度图形渲染技术领域，尤其涉及一种模糊度评价的多通路Metropolis光线追踪自适应采样方法。

背景技术

实现在复杂光照模型中完成高逼真度的图形渲染任务一直是计算机图形学的主要目标。高逼真度的渲染技术越来越多的被应用到影视特效、建筑设计和游制作等领域。同时具备高逼真的渲染技术还被应用到民航飞行模拟训练的视景仿真中。为了追求更高的实际应用价值，尤其在一些对视觉真实感要求较高的应用领域，要求所渲染出来的图像具有较高的逼真度。多通路Metropolis光线追踪算法(Multiplexed Metropolis lightTransport,MMLT)在以间接光照为主或者光线较暗的场景中路径搜索效率高，且算法鲁棒性强。但是，由于其采样过程是通过MCMC(Markov Chain Monte Carlo)采样算法主要过程是利用Metroplis-Hastings规则构造一条马尔可夫链,根据当前采样样本按提议分布函数生成提议样本,提议样本的接收与拒绝由接受概率来决定,其中接受概率取决于提议样本和当前样本光照值的比值。采样过程的转换不具备全局性，样本的更新与历史采样状态无关，同时忽略了像素内样本噪声水平对渲染结果的影响，因在一些局部明暗混合位置会出现不同程度的渲染失真问题，从而影响渲染结果的逼真度。

有鉴于此，如何设计一种兼顾历史采样状态和像素内噪声水平的渲染技术，又能提高明暗混合位置的渲染效果的逼真度，优化整体采样分布，是业内技术人员急需解决的一项课题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于模糊度评价的多通路Metropolis自适应采样方法。

一种基于模糊度评价的多通路Metropolis自适应采样方法，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。