前段時間出了虛幻引擎5，介紹說是可以實現實時光線追蹤，感覺不可思議，後來看文章發現大部分的光線追蹤都是基於體素的光線追蹤（消耗比較小），一小部分的光線追蹤是基於屏幕的射線。於是找了文章開始瞭解體素光線追蹤。
這個技術是英偉達提出來的，不算真正意義上的光線追蹤，有點近似的感覺，但是效果也很逼真，下面介紹一下：
本文算法總共有四個階段，分別爲體素化、直接光照、各向異性過濾、間接光照，算法的各個階段如圖１所示。第一階段是體素化階段，將圖元爲三角形的場景轉換爲體素場景，計算單個體素的基礎屬性並存儲。第二階段是直接光照階段，計算光源照射到每個體素上的直接光照，並將其作爲出射輻射度存儲在體素中。第三階段爲各向異性過濾階段，將體素的出射輻射度經過各向異性過濾形成層級，既簡化了存儲光線傳輸的方向，又保持後續採樣的一致性。第四階段是體素錐追蹤階段，通過錐體的光線束來收集第二階段中體素的出射輻射度，並用來計算間接光照。
第一個階段就是場景體素化。原來場景的Mesh都是由三角形面片組成的，現在轉換成立方體塊的體素，這裏稍微有點疑問，體素化是發生在哪一個階段呢，我個人認爲這裏是進行了預結算，把場景直接體素分塊，然後在攝像機旋轉的時候再去獲取相應場景的體素塊。（文章中的體素塊是被做成三維紋理來存儲的，可以用一個三維座標來獲取體素值，這裏的體素值裏包括法線等信息（如果是有法線信息，那麼這個法線應該是在世界座標空間系裏的））
第二個階段是計算直接光照，就是利用光線傳輸方程，出射輻射度等於所有入射輻射度之和，不過一個體素中可能有多個法線，這時不能做簡單的加法然後取均值，因爲均值之後這個法線可能就收不到光照了，所以要考慮衰減值等等。具體公式如下：
：ｋ 爲體素內子三角形的數量；ｎｊ爲體素內子三角形的法線；Ｖ 爲法線衰減值；ｎｓ和Ｌｓ爲法線和入射光在三個座標軸上的分量。根據均值法線的方向選取入射光主軸方向，分別計算三個軸上的衰減，再採用法線權值求和，以避免均值法線方向不當而影響體素內光照的情況。
還要計算環境光遮蔽情況，（這裏簡單解釋一下AO環境光遮蔽，就是用來模仿全局陰影，從一個點出發向半圓球內射線，如果命中物體射線越多，則這個點越暗，命中光源越多，這個點越亮）
第三個階段是各項異性處理，這裏留個坑 沒太看明白
第四個階段就是利用體素錐進行追蹤，
這裏，漫反射通過６個光圈值爲６０°的錐進行追蹤如圖b，高光反射通過一個光圈值爲1０°的光錐進行追蹤，如圖d。
這裏的l是出射輻射度的反方向，也就是視線方向。
這裏的利用體素錐進行追蹤和光線追蹤有點不同，區別在於它是一個整體的光線步進，如上圖，而傳統管線追蹤是每個光線單獨去步進檢測碰撞。
單個錐體採樣的過程類似於光線步進，錐體的光圈值爲γ，錐體的方向爲ｄ，錐體每一步會步進一定的距離，然後對輻射體進行一次採樣，採樣的層級由錐體底端的半徑確定。設ｔ 爲步進的距離，則錐體底部的半徑ｒ＝２ｔ×ｔａｎ（γ／２），採樣層級爲ｌｏｇ２（ｒ／Ｖｍａｘ），Ｖｍａｘ爲漸近貼圖最高層級的體素邊長，即三維場景的最長邊的大小。在第ｍ步中，錐體都需要對輻射度ｃｍ與累積遮蔽值ａｍ進行計算。如下圖
錐體累積到指定的距離後，ｃｍ就是間接光照值。
這裏一些法線的計算，還有各向異性計算都是paper中提到的，一般的算法流程中可能略有不同。但是總體流程大致相似
參考資料
- 桂梅書, 侯進, 譚光鴻,等. 基於體素錐追蹤的全局光照算法[J]. 光學學報, 2019, 39(6).
- 博客https://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/49422123