王海波

摘要：光輻射強度估算是光子映射算法一個關鍵技術，傳統(tǒng)使用簡單、有效的k近鄰（kNN）算法，但kNN具有計算復雜度高，內(nèi)存需求量的缺點，新算法針對kNN的缺點，改進kNN搜索光子的方式，先將空間分割為多個固定長度的立方體，每個立方體體包含一定數(shù)量的光子數(shù)，通過測試各個立方體與光線接觸點之間的位置搜索接觸點周圍的k個最近鄰光子，進而估算光輻射強度，實驗表明新算法搜索光子的速度更快，而且圖形清晰度更高。

關鍵詞：光子映射;光輻射強度估算;kNN;空間網(wǎng)格

中圖分類號：TP3? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）28-0286-03

光子映射是較好的真實感圖形渲染方式之一，與光線跟蹤方法比較，光子映射能較好地渲染輝映、焦散效果[1]。光子映射分為兩個階段第一個階段發(fā)射光子，跟蹤光子，建立光子圖;第二階段利用光子圖估算光照，從圖形像素的角度發(fā)出光線，如果遇到反射或折射后，記錄接觸點，搜索接觸點周圍的光子，對接觸點進行光輻射強度估算，渲染圖形。因此光輻射強度估算是光子映射算法的第二階段的一個關鍵技術。

為了準確估算光輻射強度，需要尋找到對接觸點光輻射強度有影響的光子，傳統(tǒng)的光子映射算法采用K-近鄰算法對光輻射強度進行估算，k-近鄰算法具有簡單、有效的優(yōu)點，但發(fā)射光子量較大時k-近鄰算法的計算時間比較久。

為了改進計算精度，提高計算效率Garcia采用常核函數(shù)方法，并且放棄第K個光子輻射通量的計算，以避免偏差[2][3];PerChristensen主張對第K個光子計算1/2的光輻射通量[4];Reinhard Klein主張根據(jù)第k-1與第k個光子的平均距離來計算第k個光子對接觸點的影響[5];對于核函數(shù)可選擇圓錐核函數(shù)、高斯核函數(shù)、Epanechnikov核函數(shù)、Silverman核函數(shù)[6][7][8][9]。為實現(xiàn)光輻射強度估算無無偏差性，Hachisuka等提出漸進式光子映射算法，可從理論上對光輻射強度的計算達到無偏差計算，但需要循環(huán)發(fā)射大量光子[10][11]。

kNN算法具有簡單、有效的特點，因此如何利用kNN算法的優(yōu)點，提高光輻射強度估算也是新算法研究的方向之一。本算法先將空間分割為多個固定長度的立方體，每個立方體包含一定數(shù)量的光子數(shù)，通過測試各個球體與接觸點之間的位置速搜索測試點周圍的k個最近鄰光子，進而估算光輻射強度。

1 光子映射

光子映射是一種全局光照，分兩階段。第一階段從場景的光源發(fā)出大量的光子，跟蹤光子建立光子圖，建立密度低的全局光子圖及密度高的焦散光子圖。焦散光子圖要求光子至少被鏡面反射或折射一次，全局光子圖存儲各種路徑的光子，當光子擊中漫反射表面或略微光滑表面時，光子信息都會被存儲到相應的光子圖中。光子圖存儲每個光子，并記錄光子能量或通量、輸入方向和位置等信息，光子圖采用平衡二叉樹作為光子搜索的數(shù)據(jù)結構。

第二階段是利用光子圖計算光輻射強度，即從圖形的每個像素發(fā)出光線，光線在場景中經(jīng)過若干次鏡面反射、折射后、漫反射后，記錄接觸點x既估算點，然后利用全局光子圖及焦散光子圖，搜索離估算點最近的若干光子如圖1所示，并計算估算點的光輻射強度如式（1）所示

其中，x是估算點，fr是雙向反射分布函數(shù)（BRDF），[Φi]是第i個光子的光通量，[rk]是x與 k個光子中距x最遠的某個光子的距離。當光子數(shù)目越多，則光輻射強度的計算精度越高。因此光子的發(fā)射量影響到光輻射強度的計算，如何快速查找光子成為人們研究的方向。

2 快速K近鄰模型

K近鄰（KNN）算法是非常有效的基于距離的算法，被廣泛應用于回歸模型，主要思想是：待測樣本的特征屬性等于最近鄰的k個樣本特征屬性的平均值。假設訓練集合A包含s個樣本，每個樣本又含有t個屬性既：{Ai=（Ai1，Ai2，…，Ait），i=1，2，…，s };待測樣本為B，屬性為（B1，B2，…，Bt）;則求得樣本B的特征屬的步驟如下：

3 快速kNN

3.1 構建新算法

新算法使用空間網(wǎng)格的方法先將空間劃分為若干立方體，將所有光子置入到這些立方體中。立方體網(wǎng)格單元太大太小，都會對整個查找過程產(chǎn)生不良影響，若立方體網(wǎng)格單元太小，會增加存儲量，降低效率;若立方體網(wǎng)格單元太大，則每個立方體單元會包含過多面片，對求交造成困難，因此新算法劃分立方體的個數(shù)為p=n/t其中n是光子總數(shù)，t是未知數(shù)，一般取值為20，立方體的邊長為L，滿足[L3=n/t]。如果有多個不包含光子的立方體連續(xù)在一起，則合并為一個立方體，保證生成的空間單元數(shù)不超過O（n），如算法1所示。接著搜索估算點周圍的k個立方體，并從k個立方體中搜索最近的k個光子，完成對估算點光輻射強度的估算如算法2，圖2所示。

3.2 算法分析

設發(fā)射光子數(shù)n，k為kNN算法參數(shù)，m為估算點的個數(shù)。傳統(tǒng)KNN的時間復雜度為O（mnk），表示每個估算點要計算同n個光子的距離，同時為求出k個最近鄰的光子，內(nèi)存中要維持一個k長度的插入排序表，在排序表中，每插入一個新值，對表的最大操作次數(shù)為k。新算法中設立方體的總數(shù)為p，時間復雜性包含求k個最小立方體及其所包含樣本中的k個最近鄰樣本。每個立方體平均包含的光子數(shù)為n/p，因此時間復雜性為O（mpk+mnk2/p）=O（mk（p+nk/p）），故當p+nk/pp2/（p-k）時，新算法的時間復雜性低于傳統(tǒng)kNN算法，由于k取值同立方體數(shù)相比要小得多，故當n>p>k時，實際取值p<=n/20，因此n>p>k條件是成立的，新算法的運行效率優(yōu)于傳統(tǒng)的kNN算法。

4 算法實現(xiàn)

采用vs2013和OpenGL的編程環(huán)境，在一臺配置為Intel（R） Core（TM） i5，8GB內(nèi)存，NVIDIA GeForce 610M顯卡，win7下進行實驗。

實驗所用的測試場景如圖1，圖2，圖3 所示，表1給出了各圖的參數(shù)及渲染時間，其中圖1的發(fā)射的光子數(shù)為10M，圖2發(fā)射的光子數(shù)為15M，圖3發(fā)射的光子數(shù)為12M。由表中可以看出：新算法與傳統(tǒng)kNN的算法發(fā)射的光子數(shù)及需搜索的光子數(shù)是一樣的，新算法的每個立方體包含的光子數(shù)為20，從表中可以看出新算法的渲染時間比傳統(tǒng)kNN算法要快，圖1快24.7%，圖2快33.0%，圖3快23.1%，圖2增快的幅度最大是因為空間分割最緊密。從圖1、圖2、圖3的圖形渲染質(zhì)量方面來看新算法也比傳統(tǒng)的kNN算法更清晰。

5 總結

新算法針對kNN搜索光子的計算量大的缺點，改進了kNN搜索光子的方式，先將空間分割為多個固定長度的立方體，每個立方體體包含一定數(shù)量的光子數(shù)，通過測試各個球體與接觸點之間的位置速搜索測試點周圍的k個最近鄰光子，進而估算光輻射強度，實驗表明新算法搜索光子的速度更快，而且圖形清晰度更高。

參考文獻：

[1] Per H Christensen， Henrik W Jensen， Toshi Kato， Frank Suykens. A Practical Guide to Global Illumination Using Photon Mapping [R].USA： Siggraph， 2002

[2]Garcia， R.， Urena， C.， Sbert， M.. Description and solution of an unreported intrinsic bias in photon mapping density estimation with constant kernel[J]. Comput. Graph. Forum， 2012，31（1）：33-41.

[3]Garcia， R.， Urena， C.， Poch， J.， et al.， 2014. Overestimation and underestimation biases in photon mapping with non-constant kernels[J]. IEEE Trans. Visual. Comput. Graph.， 20（10）：1441-1450.

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[10] T. Hachisuka， S. Ogaki， and H. W. Jensen， “Progressivephoton mapping，” ACM Trans. Graph.， vol. 27， pp. 130：1–130：8， December 2008.

[11] C. Knaus and M. Zwicker， “Progressive photon mapping： A probabilistic approach，” ACM Trans. Graph.， vol. 30，no. 3， pp. 25：1–25：13， May 2011.

【通聯(lián)編輯：梁書】