DDA, Bresenham line's algorithm and Voxel Traversal used in the Grid-Accelerator in PBRT
【遍历阶段】
4)△x和△y谁大,谁就作为插值的主序方向。意味着每次插值都是朝这个方向行进一步。比如△x大,那么假设当前在格子(xi, yi)处,决定下一个格子时,由于在x方向是主序方向,所以朝x方向行进一步得到xi+1。剩下的就是决定y方向上到底是yi呢还是yi+1呢。
5)到底是yi还是yi+1,要看根据y = m(xi+1) + b计算出真实的y等于多少。这时的y计算出来的是浮点数,根据float2Int的一些规则,转换成对应的整形然后找到对应的格子。float2Int的转换规则要看具体情况,四舍五入还是直接截取,看效果吧。
6)重复4)-5)步
DDA算法直接了当,简单易懂。不过它的计算过程中涉及到许多浮点数运算,这在当今的CPU设计架构中运算成本较大,也可视为其运算复杂度较高。下面的Bresenham line's algorithm就是对其的一种改进。
- Bresenham line's algorithm -
Bresenham line's algorithm 是DDA的一种改进算法。它与DDA相比有质量和效率的两点改进:
1)质量方面的改进。 比如还是以△x为主序方向行进时,决定下一个点是落在yi还是yi+1,不仅仅考虑真实计算出来的y等于多少,还要考虑这个y值是离yi更近还是离yi+1更近。谁近就画在谁的格子里。这一点显然比DDA中思考问题的方式更加make sense。
2)效率方面的改进。根据上一点的判断准则,再加上一系列的递归推导,最后简化到只存在整形的加减运算以及比较操作。这在当今CPU的架构中运算成本相对来说非常便宜,因此效率更高。具体的推导细节,参见这篇 DERIVATION OF THE BRESENHAM’S LINE ALGORITHM
- Voxel Traversal used in the Grid-Accelerator in PBRT -
我正在看pbrt的第4章。这章主要讲了有关场景管理组织的一些技术,目的是为了提高射线相交测试(ray intersection tests)的效率。主要的手段有三种,Grid-Based, BVH 和 KD-Tree。目前正看到第一种,Grid-Based,基于网格的场景管理技术 。
基于网格的场景管理方法,相当于把整个场景看作是一个大的bouding box,然后对这个box所在的空间分别在三个维度上划分成一格一格的。然后将场景中的primitives与各个发生overlap的格子”关联“起来。接着,从射线的方位出发,遍历(traverse)这个网格系统,对于与射线发生相交的格子,再在里面遍历与之关联的所有primitives,对遍历到的每个primitive都做一次相交测试。当然这当中的细节还有很多,就不赘述了。总之这种算法的思想可以描述为”分而治之“。通过每个格子的空间管理与之有关的primitives,测试某个格子的时候就不必考虑其他格子里的primitives,从而可以有效降解其遍历场景的复杂度。
这里,我想强调下射线是如何遍历这个网格系统的。其方法也是DDA算法的一种改进,书中说非常像Bresenham line's algorithm。但我仔细观察了一下,和Bresenham的算法还是不一样的。这里的关键是利用的是射线的参数(parametric)方程,那个参数t(作为沿着射线方向偏离起点的距离)是很重要的。当决定下一点究竟是朝x方向,y方向还是z方向步进时,要看这条射线”最先打到哪个方向的下一格子的边界“。哪个方向的边界先被打到,就朝哪个方向步进一次。这样一来,这种算法就不是依靠决定”哪个方向是主序“的思路进行的了,每次判断步进时三个方向皆有可能步进。这点与经典的DDA(包括Bresenham)算法都非常不同。
我知道我没说清楚,刚才在网上粗略找了找,发现这篇应该才是pbrt中使用的算法:A Fast Voxel Traversal Algorithm for Ray Tracing。(我没细看,大体觉得差不了)。欢迎指正校对勘误拍砖头,谢谢。
DDA, Bresenham line's algorithm and Voxel Traversal used in the Grid-Accelerator in PBRT的更多相关文章
- 计算机图形学之扫描转换直线-DDA,Bresenham,中点画线算法
1.DDA算法 DDA(Digital Differential Analyer):数字微分法 DDA算法思想:增量思想 公式推导: 效率:采用了浮点加法和浮点显示是需要取整 代码: void lin ...
- 【A Global Line Matching Algorithm for 2D Laser Scan Matching in Regular Environment】
只看了前面的部分,灭有看实验,觉得整体风格比较傻白甜,与我的想法不谋而合.简单明了,用起来应该比较方便. 初步探测:如果有直线,就给线性插值一下. 分级聚类:利用简单的阈值给聚类了一下,分成了段段. ...
- C# Cut Line Bressenham Algorithm
using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; namespace CutLine { static class Pro ...
- 【十天自制软渲染器】DAY 02:画一条直线(DDA 算法 & Bresenham’s 算法)
推荐关注公众号「卤蛋实验室」或访问博客原文,更新更及时,阅读体验更佳 第一天我们搭建了 C++ 的运行环境并画了一个点,根据 点 → 线 → 面 的顺序,今天我们讲讲如何画一条直线. 本文主要讲解直线 ...
- Bresenham直线算法与画圆算法
在我们内部开发使用的一个工具中,我们需要几乎从 0 开始实现一个高效的二维图像渲染引擎.比较幸运的是,我们只需要画直线.圆以及矩形,其中比较复杂的是画直线和圆.画直线和圆已经有非常多的成熟的算法了,我 ...
- Line Search and Quasi-Newton Methods 线性搜索与拟牛顿法
Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(St ...
- Line Search and Quasi-Newton Methods
Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(St ...
- 中点Bresenham画圆
这里不仔细讲原理,只是把我写的算法发出来,跟大家分享下,如果有错误的话,还请大家告诉我,如果写的不好,也请指出来,一起讨论进步. 算法步骤: (1) 输入圆的半径R. (2) 计算初始值d = 1 - ...
- 改进的Bresenham算法
这里不仔细讲原理,只是把我写的算法发出来,跟大家分享下,如果有错误的话,还请大家告诉我,如果写的不好,也请指出来,一起讨论进步. 算法步骤: (1) 输入直线的两端点P0 (x0, y0)和P1 (x ...
随机推荐
- Alpha阶段敏捷冲刺(五)
1.站立式会议 提供当天站立式会议照片一张 2.每个人的工作 (有work item 的ID),并将其记录在码云项目管理中: 昨天已完成的工作. 祁泽文:实现了个人遗忘曲线图 徐璐琳:完成了微信Web ...
- ssh连接超慢解决
手头有台Linux服务器ssh登录时超级慢,需要几十秒.其它服务器均没有这个问题.平时登录操作都默默忍了.今天终于忍不住想搞清楚到底什么原因.搜索了一下发现了很多关于ssh登录慢的资料,于是自己也学着 ...
- 如何将Excel 图表导出
简单分三步: Step1: Alt+ F11 --> 调出 VBA: Step2: Ctrl+G (开关键)—>调出立即窗口: Step3: 在立即窗口输入 activesheet.C ...
- .net core中Quartz的使用
原来工作中有用到定时任务Quartz,不过是在MVC项目中,现在net core项目中也要用到,就开始改版.中间发现在网上的教程只有执行定时计划的过程,却很少有人写注册的过程,觉得有点略坑.所以写此文 ...
- CODE FIRST之空数据模型
1.首先添加空Code Firtst模型 2.新建两个实体类,关系一对多 public class UserInfo { public UserInfo() { OrderInfo = new Has ...
- 网络流——最大流Dinic算法
前言 突然发现到了新的一年什么东西好像就都不会了凉凉 算法步骤 建残量网络图 在残量网络图上跑增广路 重复1直到没有增广路(注意一个残量网络图要尽量把价值都用完,不然会浪费建图的时间) 代码实现 #i ...
- 201621123018《java程序设计》第12周作业总结
1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 2. 面向系统综合设计-图书馆管理系统或购物车 使用流与文件改造你的图书馆管理系统或购物车. 2.1 简述如何 ...
- 《Python自动化运维之路》 业务服务监控(二)
文件内容差异对比方法 使用diffie模块实现文件内容差异对比.dmib作为 Python的标准库模块,无需安装,作用是对比文本之间的差异,且支持输出可读性比较强的HTML文档,与 Linux下的di ...
- cpu 亲和性 affinity
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-affinity.html
- java实现office文件预览
不知觉就过了这个久了,继上篇java实现文件上传下载后,今天给大家分享一篇java实现的对office文件预览功能. 相信大家在平常的项目中会遇到需要对文件实现预览功能,这里不用下载节省很多事.大家请 ...