大规模动态场景的实时光线跟踪计算

大规模动态场景的实时真实感绘制是当前国际上热烈探讨的重要问题，在虚拟现实、仿真等很多方面有极大的应用需求。但规模的增大使场景的组织、调度等计算开销急剧增大；而场景的动态性则使很多计算的复杂度提高，特别令以往针对静态场景的加速技术难以使用。这些都为大规模动态场景的实时真实感绘制提出了很大的挑战。作为重要的真实感绘制技术，光线跟踪能生成很高质量的真实感图像，但其计算开销很大，阻碍了它的应用。为此，本项目将基于均匀网格划分研究新型的加速结构和相关的光线跟踪加速计算技术，使得大规模动态场景能进行实时的光线跟踪计算。它们包括：利用代价预估优化网格划分；基于视点延迟重建部分网格的策略；成束形式光线行进；均衡CPU和GPU使用的光线跟踪计算等。最终，本项目将生成一个可在普通PC上对大规模动态场景进行实时光线跟踪计算的原型系统，由此推动光线跟踪技术在实践中的应用。这具有重要的学术意义和应用价值。