基于3D场景渲染的视觉显著性驱动间接光照复用算法

吕柏松

(武汉市第一职业教育中心 湖北 武汉 430034)

0 引言

随着计算机图形学技术的不断进步,3D场景渲染在该领域备受关注。然而,渲染复杂场景需要耗费大量的计算资源和时间,使得实时渲染成为一项具有挑战性的任务。同时,渲染场景的质量也是渲染技术发展的重要方向。在3D场景渲染中,间接光照算法是影响渲染速度和质量的关键因素之一。本文提出了一种基于视觉显著性驱动的间接光照复用算法,旨在提高3D场景渲染的速度和质量,介绍了该算法的设计思路和实现细节,包括视觉显著性模型构建、基于显著性的间接光照采样策略、光照复用技术与优化等方面。该算法具有广泛的应用前景,包括实时渲染场景应用、虚拟现实与增强现实应用、动画与电影制作应用以及其他潜在应用。

1 基本概念和理论

1.1 3D场景渲染概述

3D场景渲染将三维场景转换为二维图像,包括几何处理、着色、光照、阴影和渲染输出等步骤。几何处理将物体转化为计算机数据结构;着色将属性转化为像素颜色值;光照模拟对物体的影响;阴影模拟光线遮挡和透明效果产生的阴影;渲染输出生成二维图像。渲染需要考虑光照、材质、阴影等因素,以及反射、折射、透明等,采用复杂的算法和模型,如Phong模型、 双向反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)模型和阴影映射。为了提高渲染速度,可以使用层次遍历、多线程渲染、图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速等技术。但渲染速度和质量需要权衡,应根据具体应用场景选择适当的算法和技术实现渲染[1]。

1.2 视觉显著性的定义与度量

视觉显著性是指人眼在观看图像时所关注的重要区域,即在整幅图像中引起人眼注意的部分。视觉显著性度量的目的是定量描述人眼的视觉注意行为,通过计算图像的视觉显著性来预测人眼的注意行为。视觉显著性的度量方法主要分为基于生物学的和基于计算机视觉的两类。常见的视觉显著性度量方法包括像素级和区域级两种。视觉显著性度量的应用广泛,如图像检索、目标跟踪、图像分割、人机交互、计算机视觉和计算机图形学等领域。在3D场景渲染中,基于视觉显著性的算法可以提高渲染速度的同时保证渲染质量,是一种有效的渲染优化方法。

1.3 间接光照算法

在3D场景渲染中,间接光照是光线在物体内部反射、折射等过程后再次射向物体表面产生的光照效果。间接光照算法有两种类型:全局照明算法和局部照明算法。全局照明算法虽能够计算出逼真的光照效果,但计算量大,不适合实时渲染;局部照明算法速度快,适合实时渲染。基于深度学习的算法也得到广泛关注,通过学习物体表面光照效果提高了渲染效率。为提高渲染质量和速度,需结合光照复用技术、视觉显著性和多级细化等技术优化算法。这些算法应用广泛,如在游戏、电影制作、虚拟现实和增强现实等领域。

2 视觉显著性驱动间接光照复用算法设计

2.1 视觉显著性模型构建

视觉显著性模型是一种用来描述人眼在观察图像时对其中哪些部分更加关注的数学模型。构建视觉显著性模型的过程通常分为数据采集和模型构建:

①数据采集。数据采集是指通过实验或者调查收集人眼在观察图像时的眼动数据。眼动数据记录了人眼在观察过程中的注视位置和注视持续时间等信息,这些数据可以反映人眼在观察图像时对其中哪些部分更加关注。数据采集通常需要使用专业的设备和软件,如眼动仪和数据分析工具。

②模型构建。模型构建是指根据数据采集结果构建视觉显著性模型。常用的模型构建方法包括基于特征的模型、基于统计的模型和基于深度学习的模型等。其中基于特征的模型是将图像中的低级特征(如颜色、纹理、对比度等)与眼动数据相关联,通过统计分析构建模型。基于统计的模型则是采用机器学习的方法将眼动数据和图像特征进行训练,从而构建模型。而基于深度学习的模型则是利用深度神经网络对图像和眼动数据进行训练,以构建更加精确的模型。

在视觉显著性驱动的间接光照复用算法中,需要构建一个适合于渲染的视觉显著性模型。一般来说,这种模型需要具有以下几个特点:能够反映人眼在观察场景时的注意力分布;能够捕捉到场景中重要的光照信息;能够与间接光照计算结合使用。因此,需要根据算法的具体需求,选择合适的数据采集和模型构建方法,构建适合于该算法的视觉显著性模型[2]。

2.2 基于显著性的间接光照采样策略

基于视觉显著性的间接光照复用算法是一种有效提高渲染速度和质量的算法。其中,基于显著性的间接光照采样策略是算法的关键部分之一。

传统的间接光照计算通常需要对整个场景进行遍历,计算复杂度较高。而基于视觉显著性的间接光照复用算法则将计算重点放在了视觉显著性较高的区域上,减少了计算量,提高了渲染速度。基于显著性的间接光照采样策略分为两个步骤:显著性分析和采样策略。首先对场景中的物体进行显著性分析,将物体划分为显著性高和低的两类。可以使用现有的视觉显著性模型进行计算,也可以根据实际应用场景进行调整。然后在采样策略中,对于显著性低的区域,直接进行传统的间接光照计算。对于显著性高的区域,则采用光照复用技术,将这些区域的间接光照信息保存下来,并在后续渲染过程中进行重复利用。具体采用一些复用技术,如纹理复制或多层表面复用等,来提高光照计算效率。

2.3 光照复用技术与优化

光照复用技术是一种提高间接光照计算效率的方法,其基本思想是将已经计算过的光照信息保存下来,供后续使用。在本算法中,将光照场景分解为多个较小的区域,称为“光照区域”,然后计算每个光照区域的光照信息。之后使用视觉显著性模型来确定哪些光照区域对当前视角的场景渲染最为重要,并优先计算这些区域的间接光照。同时采用基于显著性的采样策略来进一步减少计算量。

人们使用了基于光通量的光照复用技术,该技术能够准确地模拟场景中的光照效果。在计算每个光照区域的光照信息时,使用光线追踪技术来模拟间接光照的反射、折射等过程。将每个光照区域的光照信息保存在光照区域中,并使用光照区域的中心点来代表该区域的光照信息。在后续的场景渲染中,人们使用视觉显著性模型来确定哪些光照区域对当前视角最为重要,然后根据采样策略来选择需要计算间接光照的光照区域[3]。在采样策略中,人们使用基于显著性的采样策略来减少计算量,具体而言,人们只计算那些视觉显著性较高的光照区域的间接光照信息,并使用光照复用技术来将这些信息应用到整个场景中。

为了进一步优化算法的效率,采用了一些技术来加速光照计算。例如,使用GPU来加速光线追踪和光通量计算等过程,使用多级细化技术来加速场景渲染过程,以及使用层次遍历技术来优化光照区域的划分。这些技术的结合使得算法能够高效地计算出高质量的场景渲染结果。

2.4 算法流程概述

该算法使用视觉显著性驱动的间接光照复用技术来提高3D场景渲染的速度和质量。首先通过构建视觉显著性模型,可以计算出场景中各部分的显著性权值。然后利用这些权值,采用基于显著性的间接光照采样策略,选择一些具有显著性的点进行光照计算,并将计算结果保存在光照复用缓存中,以供后续使用。最后通过光照复用技术,将计算结果复用到其他的场景中,以减少计算量并提高渲染速度。

具体算法流程分为三个步骤。第一步是预处理阶段,在该阶段中,需要对场景中的物体进行网格化处理,构建视觉显著性模型,计算出各部分的显著性权值,并对场景中的点进行采样;第二步是计算阶段,通过基于显著性的间接光照采样策略,选择一些具有显著性的点进行光照计算,并将计算结果保存在光照复用缓存中;第三步是渲染阶段,通过光照复用技术,将之前计算得到的光照结果复用到其他的场景中,以提高渲染速度和质量。

3 实现与优化

3.1 系统实现细节

在实现视觉显著性驱动的间接光照复用算法时,需要考虑许多细节。以下是一些关键的系统实现细节如下:

(1)3D场景数据处理。需要将3D场景数据进行预处理,包括网格化处理、场景分割和采样等。网格化处理将3D模型转换为计算机可以处理的三角网格形式,场景分割将场景划分为不同的显著性区域,采样则是选择一些具有显著性的点进行光照计算。

(2)视觉显著性模型构建。需要选择合适的视觉显著性模型,例如基于图像特征的模型、基于深度学习的模型等,并根据具体应用场景进行训练和调参。

(3)光照计算。需要选择合适的光照计算方法,例如路径追踪、辐射传输等,并进行相应的优化,如采用并行计算、GPU加速等技术,以提高计算速度。

(4)光照复用。需要设计合适的光照复用策略,如光照缓存的存储和管理等,并进行相应的优化,如采用空间索引等数据结构,以提高光照复用效率。

(5)渲染输出。需要将渲染得到的图像输出到屏幕或者存储介质上,并进行相应的优化,如压缩、多级细化等。

(6)用户交互。需要设计合适的用户交互方式,例如视角控制、光源位置调整等,以增强用户体验。

在实现细节时,需要综合考虑渲染速度和渲染质量之间的平衡,并根据具体应用场景进行相应的调整和优化。

3.2 性能优化策略

在3D场景渲染中,提高渲染速度是一个重要的问题。为了优化性能,可以采用以下策略:

(1)算法优化。通过改进算法,减少计算量,提高渲染速度。例如,使用基于显著性的间接光照采样策略来选择计算点,使用光照复用技术来减少计算量等。

(2)并行计算。利用多线程或分布式计算技术,将渲染任务分解为多个子任务并行处理,提高渲染速度。例如,在CPU上使用多线程或GPU加速,在集群中使用分布式计算。

(3)硬件优化。通过选择高性能的硬件设备,提高计算速度。例如,使用高性能CPU、GPU或专用的加速卡等。

(4)数据优化。通过优化数据结构和数据存储方式,提高数据访问速度和渲染速度。例如,使用更高效的数据结构来表示场景中的物体,使用压缩算法来减小数据量等。

(5)级别优化。通过在不同级别上进行渲染优化,提高渲染速度和质量。例如,在较远距离使用低分辨率的模型,在较近距离使用高分辨率的模型,或者使用多级细化技术等。

以上是提高3D场景渲染速度的一些常见策略,实际应用中需要根据具体场景和需求进行选择和优化。

3.3 硬件加速方法

硬件加速方法是提高3D场景渲染性能的重要手段之一。目前,主要采用的硬件加速方法是图形处理器加速和专用硬件加速。

(1)图形处理器加速可以利用GPU并行计算的能力,实现对渲染过程中的大量计算的加速。在GPU加速中,通常采用的技术包括OpenGL和DirectX等。其中OpenGL是一种跨平台的图形应用程序编程接口(application programming interface,API),可以实现3D场景渲染;而DirectX是微软开发的一种专门用于Windows平台的图形API,也可以实现3D场景渲染[4]。

(2)专用硬件加速则是指采用专门设计的硬件来加速渲染过程。其中,最常见的是GPU,它是一种专门用于加速图形渲染的硬件,具有高并行计算能力、大规模存储容量和高速传输速度等优点。此外,还有一些专用的加速卡,如光线追踪加速卡和深度学习加速卡等。

除了GPU和专用硬件加速外,还可以采用一些其他的性能优化方法来提高渲染速度,例如多级细化、自适应采样和层次遍历等技术。其中:多级细化是一种将场景分成多个层次,并对不同层次的场景采用不同的渲染方法的技术;自适应采样是一种根据像素区域的复杂度自适应调整采样率的技术;而层次遍历则是一种针对三角形网格的遍历方法,可以大大减少不必要的计算量。

4 应用与拓展

4.1 虚拟现实与增强现实应用

虚拟现实(virtual reality,VR)和增强现实(augmented reality,AR)是两个不断发展的领域,而基于视觉显著性驱动的间接光照复用算法可以在这些领域中得到广泛应用。在VR应用中,该算法可以实现更加逼真的场景渲染,为用户提供更加真实的体验。例如,在VR游戏中,通过该算法可以实现更加逼真的光照效果,提高游戏的沉浸感和真实感。

在AR应用中,该算法可以实现更加高效的渲染和交互。例如,在AR应用中,通过该算法可以实现更加快速的场景渲染,提高应用的交互性和响应速度。此外,通过视觉显著性模型,可以识别用户感兴趣的物体或区域,并对其进行优先渲染,从而提高用户体验。

在VR和AR应用中,还可以通过硬件加速技术来进一步提高算法的性能。例如,利用GPU加速可以大幅提高渲染速度和质量。同时,还可以采用多级细化技术、分布式计算等策略来优化算法,满足虚拟现实和增强现实应用中对实时性和性能的要求[5]。

4.2 动画与电影制作应用

在动画和电影制作中,3D场景渲染和光照计算是非常重要的步骤。传统的光照计算方法往往需要大量的计算资源和时间,而基于视觉显著性驱动的间接光照复用算法可以显著提高渲染速度和质量,为动画和电影制作提供了更多的可能性。通过使用该算法,动画和电影制作人员可以更加精确地模拟场景中的光照效果,从而获得更加逼真的效果。此外,该算法还可以提高渲染速度,使得制作人员可以更快地进行预览和迭代。

在动画和电影制作中,该算法的应用可以进一步拓展到多个方面。例如,在场景构建中,可以利用视觉显著性模型来帮助制作人员优化场景布局和元素选择。在后期制作中,也可以使用该算法来进行光照调整和渲染优化,从而获得更好的制作效果。

5 结语

综上所述,本文介绍了视觉显著性驱动的间接光照复用算法在3D场景渲染中的应用。该算法通过构建视觉显著性模型,基于显著性的间接光照采样策略和光照复用技术,提高了渲染速度和质量。同时本文还介绍了该算法的实现细节、性能优化策略和硬件加速方法。该算法在实时渲染场景、虚拟现实、增强现实、动画和电影制作等领域都有广泛的应用。未来,随着计算机硬件和深度学习技术的不断发展,该算法将会有更广泛的拓展和应用。