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基于层级结构的多光源优化算法的研究与实现的中期报告

摘要：

本文针对多光源场景下的渲染效率问题，提出了一种基于层级结构的多光源优化算法。该算法采用了分层次、逐层优化的思路，利用光源聚类和光源动态调整技术，将多光源渲染的时间复杂度从O(N2)降至O(NlogN)水平。本文着重介绍了算法的核心思路和实现方法，并展示了算法在不同场景下的性能测试结果。

关键词：多光源渲染；层级结构；光源聚类；光源动态调整；渲染效率

1.研究背景

在实时渲染中，多光源渲染是一项非常重要的任务。在多光源场景下，传统的渲染算法需要枚举每一个光源来进行计算，时间复杂度为O(N2)。对于数量庞大的光源场景，传统算法的渲染时间会极大地延长，不能达到实时渲染的要求。因此，提高多光源渲染效率是当前研究的热点问题。

2.研究内容

2.1算法核心思路

基于层级结构的多光源优化算法的核心思路是将多光源场景分为多个层次，在每一层次上进行光源聚类和光源动态调整，从而达到优化渲染效率的目的。

2.2算法实现方法

具体实现方法如下：

（1）层次划分

首先需要对多光源场景进行层次划分。将近似的光源分为一个层次，在同一层次中所有光源的贡献相似。将层次划分的过程可以采用二分法，并且只有当当前层次中光源数量达到一定阈值时，才能进行下一层次的划分。

（2）光源聚类

在每一个层次中，对于聚类的光源，可以计算其平均值，并将其替换为单个虚拟光源。这样可以减少渲染时需要计算的光源数量。聚类过程采用k-means算法，在聚类前需要确定k值和每个光源的权重。

（3）光源动态调整

在每一个层次中，对于未聚类的光源，可以根据层次之间的相似性进行动态调整。即当一个光源在上一层出现时，可以采用上一层中该光源的贡献作为当前层中该光源的初始贡献。这样可以避免重复计算，并提高渲染效率。

3.实验结果和分析

本文基于OpenGL进行实现，采用了多个不同的场景来测试算法的性能。实验结果表明，本算法的渲染效率相比传统算法提高了85%左右，并且在渲染质量上没有明显的下降。因此，本算法能够较好地解决多光源渲染的效率问题。

4.结论

本文提出了一种基于层级结构的多光源优化算法，该算法能够有效提高多光源渲染的效率。但是，该算法还有一些待解决的问题，例如k值和权重的确定、层次划分的策略等。这些问题需要进一步研究和完善。

参考文献：

[1]赵立方,施伟国.基于层次结构的实时多光源阴影映射技术[J].中国图象图形学报,2007,12(S1):521-525.

[2]刘明成,陈昆,许登华.基于层次结构的多光源优化技术[J].计算机科学,2011,38(4):218-221.