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文檔簡介
1、近年來隨著工業(yè)、科研和文化等領(lǐng)域的發(fā)展,渲染逼真圖像的需求越來越多,人們對用于真實感渲染的光線跟蹤算法提出了更高的要求。即在大規(guī)模復(fù)雜場景和任意光照條件下,能夠利用廉價計算平臺盡可能快地渲染全局光照效果。而光線跟蹤算法在保證圖像不失真的前提下,場景規(guī)模越大,所需的計算量也越大,通常超出了單機(jī)的處理能力。因此對算法在通用平臺上的并行化研究,具有重要的現(xiàn)實意義。
本文針對大規(guī)模場景的真實感渲染,對分布式內(nèi)存環(huán)境下的光線跟蹤算法進(jìn)行
2、研究。主要工作如下:
首先分析了光線跟蹤算法的基本流程,提出了一種新的基于場景數(shù)據(jù)并行的光線跟蹤任務(wù)劃分,即每個任務(wù)只處理一部分場景數(shù)據(jù)和一部分處于同一空間區(qū)域的跟蹤線,并根據(jù)場景數(shù)據(jù)存儲位置調(diào)度任務(wù),減少了場景和跟蹤線在集群網(wǎng)絡(luò)中的傳輸開銷。
其次,為了根據(jù)場景分塊的空間區(qū)域選擇相關(guān)跟蹤線,并減少不必要的求交計算,設(shè)計了一種基于網(wǎng)格的空間界定結(jié)構(gòu),不但能緊密貼合任意場景分塊的空間區(qū)域,還能利用步進(jìn)方法選擇更可能交于
3、場景塊的跟蹤線。并通過啟發(fā)式網(wǎng)格劃分、重疊網(wǎng)格整理、跟蹤路徑的拆分重排等方法,使得每個跟蹤任務(wù)的求交結(jié)果都是有效的,每一條跟蹤線的計算都能直接對渲染圖像提交貢獻(xiàn),避免了額外的合并求交任務(wù),以及等待整個跟蹤路徑的遞歸返回的任務(wù)依賴性,從而提高了算法效率,增加了分布式環(huán)境下渲染任務(wù)的可靠性。
最后,為了使大規(guī)模場景的數(shù)據(jù)并行處理具有可伸縮性,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和處理任務(wù)的可靠執(zhí)行,使用Hadoop管理分布式渲染集群。本文在該平臺上
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