[发明专利]一种基于KD树的阴影体优化方法

说明书

本发明实施例提供了一种基于KD树的阴影体优化方法，其中，上述方法包括：提取相邻面位于光源两侧的共享边作为阴影体的共享轮廓边；基于KD树对场景数据进行分割，提取只有一个相邻面的边进行遮挡计算，对于没有遮挡的边界提取为阴影体的边界轮廓边；基于共享轮廓边和边界轮廓边建立阴影体；基于KD树对阴影体数据进行分割，通过阴影体剔除包围体，对阴影进行剔除操作，提高处理阴影体顶点的速率。采用本发明实施例提供的上述技术方案，解决了传统阴影体算法中无法处理存在非闭合几何体场景的问题，并通过CPU端的阴影体裁剪工作，大大节省了往GPU端传入的数据量，减少了GPU的负担。

技术领域

本发明涉及计算机图形渲染领域，更具体地说，涉及一种基于KD(K维空间)树的阴影体优化方法。

背景技术

阴影是指空间中的光线被遮挡了的一定区域。阴影效果可以帮助人们更好地感知物体之间的距离和相对位置，同时帮助人们获取阴影遮挡物及阴影接收体的几何形状等信息。

相关技术中，到目前为止还没有标准的动态阴影渲染技术。为了渲染出逼真的动态阴影效果，相关研究人员已经做出了很多尝试，也提出了不少真实感阴影渲染算法。在这些不同的算法中，阴影体算法是一种主流的高效动态阴影算法。

阴影体算法始终被两个关键的步骤所限制着：一个是轮廓边的提取，另一个是阴影体的渲染。对于轮廓边的提取，现在提取的方法是通过判断共享边的相邻面的向光性，但该方法存在的问题是要求模型是封闭的，像树叶这样的场景就无法适用了。对于阴影体的渲染，没有做任何CPU端的裁剪工作，所有的阴影体数据都送入图形处理单元GPU渲染获得模板值，极大增加了GPU的负担。

对于相关技术中场景存在非闭合模型和阴影体渲染开销极大的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明提供了一种基于KD树的阴影体优化方法，以至少解决上述问题。

本发明提供的方法包括：

步骤1、提取三维场景中共享轮廓边；

步骤2、提取三维场景中边界轮廓边；

步骤3、根据所述共享轮廓边和所述边界轮廓边建立阴影体；

步骤4、对阴影体进行剔除。

其中，所述步骤1包括：

遍历场景中所有面，将边的相邻面信息添加到边信息中，对边的相邻面进行向光性计算，判断该边是否为共享轮廓边；

计算相邻面法向量与光线方向的夹角，判断其向光性，若两个相邻面的向光性不一致，则判定该边为共享轮廓边；若只存在一个相邻面，则将该边放入待处理的边界列表中；

根据入射光向量与面的法线向量判断面的向光性，若则表示该面面向光源；若则表示该面背向光源，其中，表示入射光向量，表示面的法线向量。

其中，步骤2包括：遍历所述步骤1中得到的所述边界列表，判断每个边界在灯光方向与三维场景形成的遮挡关系，如果边界没有被遮挡，则判定该边界为边界轮廓边。

其中，所述判断边界为边界轮廓边的过程具体为：

(1)对于点光源，使用边界的端点与光源位置的连线作为相交测试线段；对于平行光源，使用边界的端点沿光源方向无限延伸形成的线段作为相交测试线段；

(2)使用相交测试线段和三维场景进行空间相交测试，利用KD树管理三维场景数据的优势，对相交测试的计算进行加速，计算相交测试线段与三维场景的KD树节点的相交情况，若相交，则进入下一级的KD树节点的相交判断；若不相交，则返回相交测试结果为否；若执行到与KD树叶子节点的相交测试，则计算相交测试线段与叶子节点内所有面片的相交情况；