胡力文

（四川大學計算機學院，成都610065）

全局光照算法在室內設計中的研究及應用

胡力文

（四川大學計算機學院，成都610065）

基于物理特性的全局光照算法所得到的效果圖有著較高的真實度。路徑跟蹤和光子映射是兩個基于物理特性且比較有影響的兩個算法，后續(xù)有一些列算法均是它們演化而來。室內設計中一個很重要的目的就是得到一張具有較高真實度的渲染圖，一個良好的燈光效果能夠增加圖片的層次感和真實度，基于現(xiàn)有的算法基礎之上，將傳統(tǒng)的全局光照算法和機器學習的方法有機地結合起來并合理地運用到室內設計領域。實驗證明該方法能夠處理多大多數的環(huán)境之中并且取得不錯的效果。

全局光照；光子映射；室內設計；機器學習

0　引言

近年來隨著人們生活水平的提高，對所需選購的家居設備要求也越來越高，這就給家居設計廠商帶來了較大的挑戰(zhàn)。一方面需要快速地設計并生成不同風格的裝修樣式，另一方面需要生成較接近真實效果的渲染圖。當前業(yè)界內普遍使用3ds Max來對室內物品進行建模及格局設計，并最終通過相關插件渲染出最后的效果圖。隨著設計需求的多樣化以及室內場景的復雜化，3ds Max的局限性逐漸凸顯，使得在室內場景布局比較復雜以及光線比較昏暗的條件下難以滿足實際應用的需求。全局光照算法一直是計算機圖形學中研究的重要領域，經典的路徑跟蹤及光子映射后衍生出一系列高效的算法，本文針對室內設計這一特殊需求下，利用現(xiàn)有技術來解決或滿足不同用戶的需求。

1　相關工作

全局光照算發(fā)表現(xiàn)了直接光照和間接光照的綜合效果，很好地解決了物體間的相互反射問題。Kajiya［2］于1986年提出了光照渲染方程和路徑跟蹤算法，奠定了后續(xù)一系列算法的理論基礎；在基于物理特性的全局光照領域，除了路徑跟蹤系列算法，還有一類比較經典的光子映射算法，光子映射最早由Jensen［3］引入，對比與路徑跟蹤，光子映射是一類有偏的算法，其主要分為構造光子圖和利用光子圖進行渲染兩個階段：開始由光源位置向場景中發(fā)射大量光子，然后用類似于路徑跟蹤的方法跟蹤每一個光子，如果碰到漫反射表面則存儲該點的信息并記錄到光子圖之中，繼續(xù)追蹤光子直至該光子被吸收或者逸出場景；渲染階段就是利用前一階段得到的光子圖用于計算每個像素點所對應的最終顏色值。

2　算法簡介

大多數全局光照算法都基于蒙特卡洛采樣構建光線子路徑，合適的采樣方式能夠得到比較好的效果。目前大多數算法都是基于BSDF（Bidirectional Scatter Direction Function）來決定反射方向及能量值，而正因為如此忽略了光線在場景中的整體分布情況從而使得找到一條有效路徑的概率降低。本文所用的算法思想是首先從光源位置發(fā)射出大量粒子，類似于光子映射的第一階段，將粒子與場景表面的交點信息存儲下來并將粒子作為輸入參數構造GMM，當GMM足夠復雜，便能用其估計場景中各區(qū)域的光子密度，這樣就能得到光線在場景中的一個大致分布情況。我們將以此為基礎來構建光線傳輸的路徑便能更加高效地得到貢獻度較大的有效路徑。訓練的大致過程如圖1所示。

圖1　訓練流程

3　算法實現(xiàn)

3.1預處理階段

高斯混合模型（GMM）是由若干個高斯分布按一定的線性關系組合而成，即將事物分解為若干個基于高斯概率密度函數而形成的模型，通多對K個高斯分布模型進行加權求和可得到高斯混合模型：

3.2計算階段的BSDF函數，通過對某點處的半球求積分即可得到某一點的出射輻射度值。這種方法在簡單的場景中還比較有效，但是在復雜的場景中如果簡單地用BSDF函數可有有些區(qū)域光線難以到達，這時就需將光能傳播方程中的fr（w）以某種概率用高斯混合模型GMM替換，即用GMM來決定該點的出射方向。

4　實驗

4.1實驗環(huán)境

硬件環(huán)境：處理器：Intel Xeon E31230 v3 3.30GHz四核；內存：16.0GB；顯卡：NVIDIA GeForce GTX 980；操作系統(tǒng)：Windows 7 64bit Ultimate

編譯環(huán)境：Microsoft Visual Studio 2012

開發(fā)庫：OpenGL、Eigen、Boost156

4.2實驗結果

為了按需設計各種場景，通常選用3ds Max作為主要的建模工具。這里為了體現(xiàn)本文算法的優(yōu)越性，將用3ds Max所渲染的效果圖作為參考對象來觀察各自的渲染效果。

圖2中展示的分別是光線較充足的條件下3ds Max（左）和本文算法（右）所渲染的效果圖，3D可看出左圖中的臺燈附近光照效果涂抹感嚴重，非常不自然，而右圖中光影等細節(jié)都很好地展現(xiàn)出來，更具有真實感。

圖3中展示的分別是是弱光條件下3DS Max（左）和本文算法（右）所渲染的效果圖，可看出左圖中臺燈附近所照明的墻壁上過渡很不自然，而右圖中照明區(qū)域比較柔和，更加接近現(xiàn)實的情況。

5　結語

本文探討了全局光照算法在室內裝修設計中的應用，一個真實感較高的效果圖在方案設計、招投標以及營銷展示等方面都有著非常重要的作用。光照效果是決定最終渲染圖的主要元素，本文利用效率較高的全局光照算法在復雜的室內環(huán)境下有著不錯的表現(xiàn)，但是仍然有一些缺陷：某些區(qū)域的噪點無法有效地抑制、參數設置不一定是最優(yōu)的等等還有待于進一步優(yōu)化。另外，全局光照的計算是一個非常耗時的過程，如何在一個可接受的時間范圍內得到一張不錯的效果圖也是

圖2　細節(jié)對比圖

圖3　細節(jié)對比圖

我們今后研究的重要方向。

［1］Jirí Vorba，Ondrej Karlík，Martin ?ik，Tobias Ritschel，and Jaroslav Krivánek.On-line Learning of Parametric Mixture Models for Light Transport Simulation［J］.ACM Trans.Graph，SIGGRAPH，2014.

［2］James T.Kajiya.The Rendering Equation［C］.In Proc.SIGGRAPH，1986：479-488.

［3］Henrik Wann Jensen.Global Illumination Using Photon Maps［C］.In Rendering Techniques'.Springer，1996，96：21-30.

［4］Christopher M.Bishop.Pattern Recognition and Machine Learning［M］.Springer，2006：549-559.

［5］羅卿平，邱楓.建筑渲染中全局光照技術的應用［J］.華中建筑，2002.

Research and Application of Global Illumination Algorithm in Interior Design

HU Li-wen
（College of Computer Science，Sichuan University，Chengdu 610065）

The results obtained from the global illumination algorithms based on the physical are faithful to reality.Path tracing and Photon mapping are popular global illumination algorithm used in computer graphics.To achieve high quality presentation image in the interior design is the most important task.Based on the existing algorithm，combines traditional algorithm with machine learning and applies it to interior design.Experiment proves that this method significantly improves the performances in the interior design.

Global Illumination；Photon Mapping；Interior Design；Machine Learning

1007-1423（2016）23-0054-03DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2016.23.014

胡力文（1990-），男，湖北黃岡人，碩士研究生，研究方向為計算機圖形學

2016-05-20

2016-07-20