【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-1
Preface
博主刚放假回家就进了医院,今天刚完事儿,来续写第二本书

Ready
我们来总结一下上一本书的笔记中我们的一些规定
1. 数学表达式
我们采用小写粗黑体代表向量,大写粗黑体代表矩阵,其他代表标量
2.我们将eye(or camera)发出的光线称为视线(sight)
3.我们目前将所有的非特定(不专属于任何一个类)的通用物理数学运算函数封装到泛型库中,并以lvgm命名空间限定,暂时不准备划分子命名空间
4.我们写库,拟采用全hpp书写,因.h和.cpp之间关于父类纯虚函数的子类相关声明与实现出现了无法链接的神奇编译错误,问过很多大佬,最后还是采用hpp
基础工程代码见第一本书总结篇
Chapter 1 Motion Blur
今天先来一个开胃菜,一个简单易懂的技术——运动模糊
先看效果

好像我们之前也提到过类似的模糊,例如:散焦模糊(defucos blur)
它和今天的模糊还是有一定区别的,从物理成因上讲,defucos是因为未正确对焦,如果没有玩过生活中的相机也没关系,大家都用手机拍过照吧,有些时候,手机相机打开对着拍摄对象,屏幕中的物体或字迹的边缘是模糊的,通常我们会做一个动作,即,点一下屏幕(会出现一个小框),然后图像就会变清晰(边缘明显)
运动模糊的意思是,现实世界中,相机快门开启的时间间隔内,相机内物体发生了位移,画面最后呈现出来的像素,是移动过程中像素的平均值。它不是由相机造成的,而是由物体运动状态造成的形状模糊,比如,你拍摄一张正在下落小球的照片,它所造成的模糊是在段时间内停留在历史轨迹中的重影
弄清楚这个,就开始我们的正题
如何模拟真实生活中的运动模糊,我们先来回顾一下光线追踪的过程
1. 我们选定屏幕中的一个位置,作为待计算的像素点
2. 从eye发出一条视线指向该上述位置周围的采样点
3. 如果中途有物体相交,那么根据物体表面材质进行视线计算
3. 至多递归计算50次,确定该位置的一个采样值
4. 该位置周围采样100次,计算均值作为该位置的最终像素值
那么我们看一下上述过程中,需要改动哪些地方以支持模拟物体的运动模糊行为
首先,我们只需要模拟相机快门开启的时间间隔内的物体运动情况,所以,物体一定有一个运动的起点和终点位置
如果是球体,我们用球心代表运动的位置(heart1,heart2),另外相机时间间隔是一段时间,需要起止时间点确定(time1,time2)
其次,我们模拟物体运动模糊,还要根据相机原理:画面最后呈现出来的像素,是移动过程中像素的平均值
所以,我们依旧采用随机取样,我们之前已经确定采样像素点为100个,采样周围点是为了抗锯齿,这一节我们更重要的是要采样物体的运动位置
我们有物体运动的起止位置和起止时间点(确定运动时间间隔),所以我们取0~1的随机数作为物体从heart1到heart2运动路径长度比例,进而确定物体在该随机时刻的具体位置heart,我们取多个随机时间进行采样,之后再进行均值处理,作为移动过程中像素的平均值
完成上述理论,还需在光线追踪过程中下手
第一步就不用说了,就是确定屏幕位置
第二步就很重要了,视线发出就要接触物体,也就是说视线产生就要确定该时刻的物体具体位置,因为它要和物体进行相交计算,所以,视线承担着记录当前时间点的作用
而我们还需要做运动位置采样,所以,eye需要发出多条视线,基于不同的随机时间,这样我们就做到了根据不同的随机时间发出多条采样视线对物体的运动位置进行采样
我们不妨把抗锯齿的采样和运动位置采样视线生成放在一起
ray.hpp
/// ray.h // -----------------------------------------------------
// [author] lv
// [begin ] 2019.1
// [brief ] the ray-class for the ray-tracing project
// from the 《ray tracing The Next week》
// -----------------------------------------------------
#pragma once #include "RTdef.h" namespace rt
{ class ray
{
public:
ray()
:_a{ rtvec() }
, _b{ rtvec() }
{ } ray(const rtvec& a, const rtvec& b, const rtvar time = .)
:_a(a)
, _b(b)
,_time(time)
{ } ray(const ray& r)
:_a(r._a)
, _b(r._b)
{ } inline rtvec origin()const { return _a; } inline rtvec direction()const { return _b; } inline rtvar time()const { return _time; } inline rtvec go(const rtvar t)const { return _a + t * _b; } private:
rtvec _a; rtvec _b; rtvar _time; };
}
camera.hpp


这样,我们就做好了产生记录随机时间的视线
接下来就是采样了
main.cpp

我们再来说第三步,视线和物体的相交计算
这个是最重要的,我们要 根据视线记录的随机时间,来确定物体的轮廓,然后进行计算交点
显然,我们不能用之前的sphere了
下面是我们新写的moving_sphere
/// moving_sphere.h // -----------------------------------------------------
// [author] lv
// [begin ] 2019.1
// [brief ] the moving_sphere-class for the ray-tracing project
// from the 《ray tracing in one week》
// ----------------------------------------------------- #pragma once
#include "ray.h"
#include "intersect.h" namespace rt
{ class moving_sphere :public intersect
{
public:
moving_sphere() { }
moving_sphere(rtvec heart1, rtvec heart2, rtvar t1, rtvar t2, rtvar r, material* mp)
:_heart1(heart1)
, _heart2(heart2)
, _time1(t1)
, _time2(t2)
, _radius(r)
, _materialp(mp)
{
} virtual bool hit(const ray& r, rtvar tmin, rtvar tmax, hitInfo& info)const override; inline rtvec heart(rtvar t)const
{
return _heart1 + ((t - _time1) / (_time2 - _time1)) * (_heart2 - _heart1);
} private:
rtvec _heart1;
rtvec _heart2;
rtvar _time1;
rtvar _time2;
rtvar _radius;
material* _materialp;
}; bool moving_sphere::hit(const ray& sight, rtvar t_min, rtvar t_max, hitInfo& info)const
{
rtvec trace = sight.origin() - heart(sight.time());
rtvar a = dot(sight.direction(), sight.direction());
rtvar b = 2.0 * dot(trace, sight.direction());
rtvar c = dot(trace, trace) - _radius * _radius;
rtvar delt = b*b - 4.0*a*c;
if (delt > )
{
info.materialp = _materialp;
rtvar x = (-b - sqrt(delt)) / (2.0*a);
if (x < t_max && x > t_min)
{
info._t = x;
info._p = sight.go(x);
info._n = (info._p - heart(sight.time())) / _radius;
return true;
}
x = (-b + sqrt(delt)) / (2.0*a);
if (x < t_max && x > t_min)
{
info._t = x;
info._p = sight.go(x);
info._n = (info._p - heart(sight.time())) / _radius;
return true;
}
}
return false;
} }
我们用vec3 heart(time);来计算某个随机时间某个物体从开始位置向终止位置运动time时间之后的具体位置
第四步和第五步就不说了,都是上述过程的重复自动计算
下面是开篇图片中球体参数设置
intersect* random_sphere()
{
int cnt = ;
intersect **list = new intersect*[cnt + ];
list[] = new sphere(rtvec(, -, ), , new lambertian(rtvec(0.5, 0.5, 0.5)));
int size = ;
for (int a = -; a < ; ++a)
for (int b = -; b < ; ++b)
{
rtvar choose_mat = lvgm::rand01();
rtvec center(a + 0.9 * lvgm::rand01(), 0.2, b + 0.9*lvgm::rand01());
if ((center - rtvec(, 0.2, )).normal()>0.9)
{
if (choose_mat < 0.75)
list[size++] = new moving_sphere(center, center + rtvec(, 0.5*lvgm::rand01(), ), ., ., 0.2,
new lambertian(rtvec(lvgm::rand01()*lvgm::rand01(), lvgm::rand01()*lvgm::rand01(), lvgm::rand01()*lvgm::rand01()))); else if (choose_mat < 0.9)
list[size++] = new sphere(center, 0.2,
new metal(rtvec(0.5*( + lvgm::rand01()), 0.5*( + lvgm::rand01()), 0.5*( + lvgm::rand01())), 0.5*lvgm::rand01())); else
list[size++] = new sphere(center, 0.2,
new dielectric(1.5));
}
} list[size++] = new sphere(rtvec(, , ), 1.0, new dielectric(1.5));
list[size++] = new sphere(rtvec(-, , ), 1.0, new lambertian(rtvec(0.4, 0.2, 0.1)));
list[size++] = new sphere(rtvec(, , ), 1.0, new metal(rtvec(0.7, 0.6, 0.5), .)); return new intersections(list, size);
}
相机参数设置
rtvec lookfrom(, , );
rtvec lookat(, , );
float dist_to_focus = 10.0;
float aperture = 0.0;
camera cma(lookfrom, lookat, rtvec(, , ), , rtvar(W) / rtvar(H), aperture, 0.7*dist_to_focus, ., .);
还有水平运动模糊的图片正在渲染中,完成之后会贴在下面
******************* 更新分割线 *************************
一个大球的水平运动模糊

此外你可以控制起止时间间隔或者起止位置远近来调整小球运动模糊的速度
如果把上一张图中运动大球的运动距离改为0.5长度,也就是
new moving_sphere(rtvec(-4.5, 1, 0.65), rtvec(-4.5,1,0.15)......
会得到下图(球的数量和尺寸都改小了点)
代码参见(https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/p/10284085.html 末尾)
另外,之前的运动球过多,各种球体的比例也做了调整(第一张图)
intersect* random_sphere()
{
int cnt = ;
intersect **list = new intersect*[cnt + ];
list[] = new sphere(rtvec(, -, ), , new lambertian(rtvec(0.5, 0.5, 0.5)));
int size = ;
for (int a = -; a < ; ++a)
for (int b = -; b < ; ++b)
{
rtvar choose_mat = lvgm::rand01();
rtvec center(a + 0.9 * lvgm::rand01(), 0.2, b + 0.9*lvgm::rand01());
if ((center - rtvec(, 0.2, )).normal()>0.9)
{
if (choose_mat < 0.55)
list[size++] = new moving_sphere(center, center + rtvec(, 0.5*lvgm::rand01(), ), ., ., 0.2,
new lambertian(rtvec(lvgm::rand01()*lvgm::rand01(), lvgm::rand01()*lvgm::rand01(), lvgm::rand01()*lvgm::rand01()))); else if (choose_mat < 0.85)
list[size++] = new sphere(center, 0.2,
new metal(rtvec(0.5*( + lvgm::rand01()), 0.5*( + lvgm::rand01()), 0.5*( + lvgm::rand01())), 0.5*lvgm::rand01())); else
list[size++] = new sphere(center, 0.2,
new dielectric(1.5));
}
} list[size++] = new sphere(rtvec(, , ), 1.0, new dielectric(1.5));
list[size++] = new moving_sphere(rtvec(-4.5, , 0.95), rtvec(-,,0.1), ., ., 1.0,
new lambertian(rtvec(0.4, 0.2, 0.1)));
list[size++] = new sphere(rtvec(, , ), 1.0, new metal(rtvec(0.7, 0.6, 0.5), .)); return new intersections(list, size);
}
感谢您的阅读,生活愉快~
【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-1的更多相关文章
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-9
我们来整理一下项目的代码 目录 ----include --hit --texture --material ----RTdef.hpp ----ray.hpp ----camera.hpp ---- ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-6 Cornell box
Chapter 6:Rectangles and Lights 今天,我们来学习长方形区域光照 先看效果 light 首先我们需要设计一个发光的材质 /// light.hpp // ------- ...
- 【Ray Tracing in One Weekend 超详解】 光线追踪1-4
我们上一篇写了Chapter5 的第一个部分表面法线,那么我们来学剩下的部分,以及Chapter6. Chapter5:Surface normals and multiple objects. 我们 ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-7 任意长方体 && 场景案例
上一篇比较简单,很久才发是因为做了一些好玩的场景,后来发现这一章是专门写场景例子的,所以就安排到了这一篇 Preface 这一篇要介绍的内容有: 1. 自己做的光照例子 2. Cornell box画 ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-8 Volume
Preface 今天有两个东东,一个是体积烟雾,一个是封面图 下一篇我们总结项目代码 Chapter 8:Volumes 我们需要为我们的光线追踪器添加新的物体——烟.雾,也称为participat ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-5
Chapter 5:Image Texture Mapping 先看效果: 我们之前的纹理是利用的是撞击点p处的位置信息,比如大理石纹理 而我们今天的图片映射纹理采用2D(u,v)纹理坐标来进行. 在 ...
- 【Ray Tracing in One Weekend 超详解】 光线追踪1-8 自定义相机设计
今天,我们来学习如何设计自定义位置的相机 ready 我们只需要了解我们之前的坐标体系,或者说是相机位置 先看效果 Chapter10:Positionable camera 这一章我们直接用概念 ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-4 Perlin noise
Preface 为了得到更好的纹理,很多人采用各种形式的柏林噪声(该命名来自于发明人 Ken Perlin) 柏林噪声是一种比较模糊的白噪声的东西:(引用书中一张图) 柏林噪声是用来生成一些看似杂乱 ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-3
Preface 终于到了激动人心的纹理章节了 然鹅,看了下,并不激动 因为我们之前就接触过 当初有一个 attenuation 吗? 对了,这就是我们的rgb分量过滤器,我们画出的红色.蓝色.绿色等 ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-2
Chapter 2:Bounding Volume Hierarchies 今天我们来讲层次包围盒,乍一看比较难,篇幅也多,但是咱们一步一步来,相信大家应该都能听懂 BVH 和 Perlin text ...
随机推荐
- Python的生成器进阶玩法
Python的生成器进阶玩法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.yield的表达式形式 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8 ...
- [Java] Servlet工作原理之二:Session与Cookie
(未完成) 一.Cookie与Session的使用简介 1 Cookie Cookie 用于记录用户在一段时间内的行为,它有两个版本:Version 0 和 Version 1,分别对应两种响应头 S ...
- git push --set-upstream
我在本地建了一个分支wangxiao,开发完之后,提交代码 git add .git commit -m '注释'git push 出现下面的问题,这个意思是:当前分支没有与远程分支关联. 因此导致了 ...
- 第一、介绍Canvas
canvas能做什么? canvas是HTML5中的新元素,你可以使用javascript用它来绘制图形.图标.以及其它任何视觉性图像.它也可用于创建图片特效和动画.如果你掌握了完整的命令,你可以用c ...
- 使用JavaScript缓存图片
在JS中,为了让图片缓存起来,客户端JS定义了一个API,首先利用Image()构造函数来创建一个屏幕外图片对象,之后将该对象的src属性设置 期望的URL,由于图片元素并没有添加到文档中,因此它是不 ...
- Jerasure库简介及使用范例
刚刚写这篇文章之前看了下上一篇博客的时间:2013年7月19日.居然已经过了3个月了!好快!感叹时间的同时不由的又感叹了下自己的懒惰,其实仔细想想,这段时间自己也做了很多事情: 完成了一篇副本同步相关 ...
- kali更新失败
今天更新kali时失败,出现如下问题: root@kali:~# apt-get update Get: http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling InR ...
- 洛谷4951 地震 bzoj1816扑克牌 洛谷3199最小圈 / 01分数规划
洛谷4951 地震 #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #define go(i,a,b ...
- CSS text系列
text-shadow 语法规则: h-shadow(必需,水平阴影的位置,可负): v-shadow(必需,垂直阴影的位置,可负): blur(可选,模糊距离): color(可选,阴影的颜色). ...
- 让浏览器重新下载css文件,解决不刷新缓存的问题
网站页面源代码中的css文件和js文件后面带一个问号,后面跟着一连串数字或字符,问号起不到实际作用,仅能当作后缀,如果用问号加参数的方法,可以添加版本号等信息 它的作用有:1.作为版本号,让自己方便记 ...
