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文档简介

高质量全局光照的GPU研究与实现的开题报告1.研究背景全局光照是计算机图形学中一个重要的问题，其目的是处理光线在场景中的传播和反射，从而模拟真实世界中的光照效果。全局光照是一个非常耗时的计算，而GPU的高计算性能使得它成为了实现全局光照的理想选择。目前，对于全局光照的研究主要集中在raytracing和radiosity两个方面。两者均能够模拟场景中光线的传播和反射，但是存在着不同的优缺点。其中，raytracing的优势在于可以处理复杂的几何形状和材质，并且在渲染静态场景时效果非常好，但是其计算量较大，难以实时渲染。而radiosity在处理静态场景的光照效果上效果也很好，但是在处理动态场景时存在问题。因此，本研究将以GPU为平台，采用raytracing渲染技术实现高质量的全局光照，探究如何实现实时、高质量的全局光照效果。2.研究内容本研究的主要内容包括以下三个方面：2.1研究全局光照算法首先，在全局光照算法的选择上，我们将采用raytracing技术。Raytracing是一种通过追踪一条从眼睛出发的射线，计算其与场景中的物体的交点，再利用物体表面的材质信息计算出最终颜色的渲染方法。这种方法能够模拟真实世界中光线的传播和反射。在raytracing算法的实现上，我们将使用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）来加速计算。CUDA是NVIDIA公司推出的一种通用并行计算平台和编程模型，它支持在GPU上进行高速并行计算，可以大大提高raytracing的运算速度和效率。2.2设计场景及材质其次，为了研究全局光照算法的效果，我们需要设计不同的场景，并为场景中的物体设置不同的材质属性。这些材质属性包括反射率，折射率，透明度等，这些属性将影响光线在物体表面的反射和折射。设计场景和物体材质需要考虑到实时渲染的要求，因此需要在保证细节和真实感的前提下，尽可能减小场景和物体的复杂度。2.3实现GPU加速全局光照算法最后，本研究将采用CUDA编程，利用GPU的高并行计算能力，实现高质量全局光照算法的GPU加速。具体包括：（1）利用CUDA实现场景中物体和光源的建模，计算物体和光源的位置，大小和方向等参数。（2）利用CUDA实现Raytracing算法，根据场景中物体和光源的位置、大小和方向信息，追踪光线，计算出物体表面的颜色。（3）利用CUDA实现全局光照算法，考虑来自不同方向的光线对物体表面的影响，计算物体表面的漫反射、镜面反射和折射等属性，并将这些计算结果融合起来，得到最终的颜色。3.预期研究成果本研究将实现高质量全局光照的GPU加速算法，主要预期成果包括：（1）实现具有较高细节和真实感的场景和物体建模。（2）实现Raytracing算法，能够追踪光线，计算出物体表面的颜色。（3）实现基于全局光照算法的GPU加速算法，能够在GPU上计算出物体表面的漫反射、镜面反射和折射等属性，并将这些计算结果

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