[发明专利]引导基于点的重要性因子抽样

权利要求书

1.一种描影由间接光照明的场景的计算机实现方法，该场景包括在该场景中对象的面元件上的抽样地点，该面元件至少部分地位于虚拟摄像机的摄像机视角锥台内，该方法包括：

生成该场景的点云表述，其中通过将该场景中对象的面划分成一个或多个微多边形并将每一个微多边形的能量值存入该点云中一个或多个点的点内来生成该场景的点云表述；

基于该点云生成该场景的重要性因子图，其中通过栅格化该点云中的一个或多个点并基于该点云中的一个或多个点的能量值指定感兴趣区域来生成该重要性因子图；

基于该重要性因子图偏置光线跟踪引擎以将光线到该抽样地点的路径计算给该感兴趣的区域；和

使用来自该偏置光线跟踪引擎的输出对该抽样地点描影。

2.如权利要求1所述的方法，其中基于该点云中的一个或多个点的能量值指定感兴趣区域进一步包括：

确定阈值能量等级，和

将具有在该阈值能量等级之上的能量值的该点云中的每一个点指定为感兴趣区域。

3.如权利要求1所述的方法，其中生成该重要性因子图进一步包括：

为该场景中每一个区域存储可变的阴影解析度。

4.如权利要求3所述的方法，其中存储可变阴影解析度进一步包括：

为该感兴趣外的区域存储比该感兴趣区域内更少的点。

5.如权利要求3所述的方法，其中存储可变阴影解析度进一步包括：

为该感兴趣区域存储比其他区域更多的点。

6.如权利要求1所述的方法，其中生成该重要性因子图进一步包括：

压缩该感兴趣区域。

7.如权利要求6所述的方法，其中压缩该感兴趣区域进一步包括：

确定具有一致能量值的点的容量，和

移走位于该点容量内部中的一组点。

8.如权利要求1所述的方法，其中描影该抽样地点进一步包括：

使用未偏置光线跟踪引起来实施一个或多个次要光线跟踪操作。

9.如权利要求1所述的方法，其中描影该抽样地点进一步包括：

栅格化该重要性因子图，和

使用该栅格化重要性因子图和基于点的全局照明方式来对低能量区域内的抽样地点描影。

10.如权利要求1所述的方法，进一步包括渲染与该抽样地点相关的像素。

11.如权利要求1所述的方法，其中该场景是动态场景，其中对象在该动态场景内移动。

12.如权利要求1所述的方法，其中偏置该光线跟踪引擎进一步包括：

计算双向反射分布函数以确定该感兴趣区域的反射值，和

当该感兴趣区域具有阈值之上的反射值时，将该光线到该抽样地点的路径计算给该感兴趣区域。

13.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于该点云，生成该场景的第二重要性因子图，其中通过栅格化该点云中的一个或多个点并基于该点云中的一个或多个点的能量值指定另一感兴趣区域来生成该第二重要性因子图；

基于该第二重要性因子图偏置该光线跟踪引擎以将第二光线到第二抽样地点的路径计算给其他感兴趣区域；和

使用来自该偏置光线跟踪引擎的第二输出对该第二抽样地点描影。

14.一种描影由间接光照明的场景的计算机实现方法，该场景包括在该场景中对象的面元件上的抽样地点，该面元件至少部分地位于虚拟摄像机的摄像机视角锥台内，该方法包括：

生成该场景的点云表述，其中通过将该场景中对象的面划分成一个或多个微多边形并将每一个微多边形的能量值存入该点云中一个或多个点的点内来生成该场景的点云表述；

基于该场景的点云表述偏置光线跟踪引起以将该光线到该抽样地点的途径计算给感兴趣区域，其中基于该点云内的一个或多个点的能量值指定该感兴趣区域；和

使用来自该偏置光线跟踪引擎的输出对该抽样地点描影。

15.如权利要求14所述的方法，其中生成该场景的点云表述进一步包括：

基于点云，生成该场景的重要性因子图，其中通过栅格化该点云中的一个或多个点来生成该重要性因子图。