[Ray Tracing in One Weekend] 笔记

前言

本文参照自raytracing in one weekend教程,地址为:https://raytracing.github.io/books/RayTracingInOneWeekend.html

什么是光线追踪?

光线追踪模拟现实中的成像原理,通过模拟一条条直线在场景内反射折射,最终获知物体表面的颜色。现实世界中,光线最终射向相机,获得成像,光线追踪则是从相机出发,向场景中反向发射光线,从而推出相机“底片”中每个像素的颜色。

现实中的相机很发杂,包括多组透镜,在成像时不是光线直接射入相机,需要经过多次折射。我们这里的光线追踪更类似于在模拟小孔成像(只不过小孔成像获得的图像是反置的,我们直接得到正向的结果,相当于对反置图像做了反置),我们在小孔的位置放置相机。

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光线追踪和光栅化是两种不同的渲染方式,光栅化相当于把物体表面直接反射或发射的颜色返回给相机“底片”,场景中的各种阴影、遮蔽等效果都是通过预计算等方法得出的,而光线追踪会考虑物体表面光线多次反射或折射的结果,直接可以得到场景中的阴影、遮蔽等细节效果。

在具体实现的过程中,我们会在相机的正前方设置一个虚拟画布,相当于相机的底片(正常来说相机底片应当是在相机背面的,不过为了直观以及便于确定每条光线的方向,直接在相机前方设置),虚拟画布上每个位置的颜色代表了最终渲染结果对应像素的颜色。在发射光线时,通常以相机为起点,虚拟画布上的每个位置为终点,构建一条射线,每个方向可以根据采样设置发射多条射线。每个方向的射线的平均结果为对应像素的最终颜色。

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光栅器的构建过程

这一部分是我在学习raytracing in one weekend教程时,我认为重点部分的罗列。

图像格式

raytracing in one weekend教程中采用了ppm格式,这种格式很简单,可以用ASCII文本表示。详细介绍可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/609960339

基本的光追过程

简述一下光线追踪的过程:

  1. 屏幕上的每一个像素都进行光线投射。

  2. 光线的每次投射都需要判断交点,而且投射到交点后还可能产生反射、折射,那么就往相应的方向继续进行新的投射,直到投射到天空或者投射次数达到限制。

  3. 最后,将每个交点的受光照情况以一定权重综合起来,得到一束光线获得的颜色,根据采样次数,每个像素发出的多个颜色的平均值为该像素的颜色。

下图是一个示例。

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光线追踪的伪代码:

RayTracing(Ray ray, hittable_list world, int depth){if(depth <= 0)return black color;hit_record rec; // 弹射点的属性记录if(Intersect(ray, world, out rec)){material = rec.mat; // 弹射点所在物体的材质normal = rec.normal;localColor = ShaderCalculate(ray, material, normal);out_ray = Get_outputRay(ray, material, normal);localColor = shaderCalculate(direction,hitpoint,normal);return localColor * RayTracing(out_ray, world, depth - 1);}else{return the color of background;}
}

抗锯齿

看到一个有趣的真相:每个小像素块不是正方形,参考文献,不过为了简单起见,我们假设每个小像素块是正方形。

这里为了进行抗锯齿,采用了一定程度的随机,即从相机向虚拟画布发射光线时,以像素为单位为射线的终点做随机扰动。

在代码中的体现如下:

ray get_ray(int i, int j) const {// 获取位置 i,j 处像素的随机采样光线。auto pixel_center = pixel00_loc + (i * pixel_delta_u) + (j * pixel_delta_v);auto pixel_sample = pixel_center + pixel_sample_square();auto ray_origin = center;auto ray_direction = pixel_sample - ray_origin;return ray(ray_origin, ray_direction);}vec3 pixel_sample_square() const {// 返回一个单位像素正方形周围的随机点。auto px = -0.5 + random_double();auto py = -0.5 + random_double();return (px * pixel_delta_u) + (py * pixel_delta_v);}

漫反射材质

(最简单的)漫反射材质,在光线射入表面后,会在法线半球随机射出。

而如何获得一个随机的单位球内的向量?文中给出的方法是在单位正方体内随机取点,将不在单位球内的点丢弃。而进一步删选是否在表面法线半球,则可以通过将获得的向量与法线点积,如果点积结果为正则采用,为负则丢弃。

为了让漫反射结果更真实,我们应该采用Lambertian Reflection。采用这种方法,在采样时越靠近法线处概率越高。我们可以在与表面交点相切的球体内采样反射光线,示意图如下:

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gamma矫正

另外需要注意gamma矫正,简单来说,屏幕是处于gamma空间上的,而我们渲染的结果在未经处理时是在linear空间上的,为了使色彩不失真,我们需要将渲染的结果转换到gamma空间上。

以下是gamma矫正前和gamma矫正后的对比图:

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金属材质

这里的金属材质与镜子比较类似,金属材质有一个fuzz参数,代表材质表面反射的模糊度。当反射模糊度为零时,这个材质就相当于一个带颜色的镜子。

fuzz参数:反射时,可以对反射光线加一个随机,表示模糊效果。具体随机方式如下图,对反射光线的末端,加一个半径为fuzz范围的球体随机。

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金属材质的效果:

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玻璃材质

引入了光线的折射,下面贴一下教程原文的计算表示过程。

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在做折射时,需要注意全反射的情况。

另外,在现实生活中,当我们贴近玻璃表面时,玻璃会表现地像镜子,这个效果可以用Christophe Schlick给出的公式来模拟。
在代码中,当F大于给定的值时,我们认为此时为反射。
F ( F 0 , θ i ) = F 0 + ( 1 − F 0 ) ( 1 − c o s θ i ) 5 F 0 = ( η 1 − η 2 η 1 + η 2 ) 2 = ( η − 1 η + 1 ) 2 F(F_0,\theta_i) = F_0 + (1 - F_0)(1 - cos\theta_i)^5 \\ F_0 = (\frac{\eta_1 - \eta_2}{\eta_1 + \eta_2})^2 = (\frac{\eta - 1}{\eta + 1})^2 F(F0,θi)=F0+(1F0)(1cosθi)5F0=(η1+η2η1η2)2=(η+1η1)2

此时我们得到的是一个通过物体后光线颠倒的效果,这显然不真实。

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有一个trick,我们可以镶嵌两层玻璃球(内层的玻璃球采用负半径,让表面法线颠倒),消除之前的颠倒效果。

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散焦模糊(defocus blur)

这个概念是模仿相机的景深,指的是在相机拍摄时,焦距附近的图像会很清晰,而焦距之外的图像比较模糊。

要模仿真实的相机,我们还需要模拟相机内各种透镜的折射,这太复杂了。为了简单一点,教程中把我们的相机从发射点扩展为发射圆盘,即每次发射光线时从一个半径为r的圆盘中发射光线,穿过虚拟画布。这种模拟不是严格的相机成像,但是效果还不错,具体原理我没怎么搞清。渲染出来的结果如下图:

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最终的渲染结果

最终作者给了一个大场景,我在机器上跑了十多个小时才跑出来。

在这里插入图片描述

完整代码

不想上传个单独的github项目了,就传在网盘上吧:

链接:https://pan.baidu.com/s/1TQUo7GbRUsR-tyLDOv_vOg?pwd=duxm
提取码:duxm
–来自百度网盘超级会员V6的分享

ps: 我只分享了源代码,没有什么依赖库,应该可以直接跑出图片。

参考

https://raytracing.github.io/books/RayTracingInOneWeekend.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/168791125

https://zhuanlan.zhihu.com/p/357142662

https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/15106773.html

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