摘要：
在PCF的最后一步，需要对一定范围内的所有深度值做比较，如果深度值大于着色点的深度值记为1，小于记为0.然后求平均。这种操作需要花费较多的时间。这种行为可类比于在一个班级中，知道自己的分数，想要知道自己在班级中的排名，需要和班级中每一位同学的分数比较。一种改进的方法是只需要知道有多少人比我的分数高， 阅读全文
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Shadow Mapping：从光源处记录一张场景的最浅深度表，然后再从摄像机处看向场景的某个物体向光源连线，比较此时物体到光源距离和深度表记录的距离，如果大于深度表记录的距离，则说明被遮挡在阴影内，如果小于，则不在阴影内。 Shadow Mapping：有两个问题，自遮挡和阴影锯齿的问题。 自遮挡 阅读全文
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把包围盒分成很多个小格子，当小格子与物体表面相交时，就标记该格子。 当光线进入包围盒时，就会不停的和一路上的小格子发生交互，如果小格子里有物体，就判断光线是否与物体交互，如果没有交互则继续前进，如果发生交互就记录并返回。 由于在某些地方比较空旷，所以对空旷地区的划分并不需要太细，对比较密集的区域才划 阅读全文
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光栅化在软阴影和光线多次弹射上的实现比较麻烦，所以引入了光线追踪的方法。光栅化通过Shadow Mapping来实现阴影的效果，它应用于点光源上。 光栅化是光线从相机沿着每个像素的方向打到场景上，然后弹射到光源，即只有一次的光线弹射。 光栅化的质量会比较低，但也有着它的好处，就是非常快。光线追踪根据 阅读全文
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Shadow Mapping：在某一个点，眼睛是可以看到，但光线无法达到这个点，这个点就在阴影里，如果光线也能达到这个点，这个点就不在阴影里 但这种阴影是硬阴影，即点要么在阴影内，要么不在内。适用于点光线。 实际做法：Pass 1：在光源处有一个摄像机，和一个记录深度值的平面Shadow Map，向 阅读全文
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三维模型中每个三角形的顶点都可以找到在贴图中的对应点 重心坐标：已知三角形三个顶点，通关重心坐标的方法，在三角形内进行平滑的过度，使得三角形内每个点都有相对应的值。 当α+β+γ=1时，点(x, y)在三角形所在的平面上，当且α>=0,β>=0,γ>=0,点(x, y)在三角形内。 重心坐标也可以通 阅读全文
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在最终的结果图上，是可以看到每个物体的远近程度，和他们自己的颜色。在这里使用两个数组来存储每个像素的颜色和深度值 根据像素的深度值来进行覆盖，从而表现出最终的结果： 着色：光线打到不同的材质上有着不同的结果，(Blinn-Phong Reflectance Model) 在考虑着色时忽略阴影： 先考 阅读全文
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在进过MVP变换之后，把模型缩放到[-1,1]3的立方体内后，就需要把物体画到屏幕上了，这个就是光栅化 需要把立方体缩放到屏幕尺寸大小，然后把立方体的中心平移到屏幕的中心，这个时候先暂时忽略z轴，即得到视口变换矩阵： 在屏幕上显示一个物体时，这个物体由很多个三角形组成，然后就要考虑如何在屏幕上显示出 阅读全文
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视图变换时，让物体和摄像机一起运动，把摄像机放到原点，向上方向为y轴，看向-z轴 在变换时，把e平移到原点，g旋转到-z，t旋转到y，g*t旋转到x 因为正交矩阵的逆矩阵等于转置矩阵，所以只需要把逆矩阵转置就等于原矩阵了。 但其实这里我自己感觉理解起来不是太直白。这里可以使用另一种思路，我们一般是移 阅读全文
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缩放变换：用矩阵来表示变换 矩阵反射：即矩阵沿着某一个轴对称 切变变换： 旋转变换： 平移变换：平移变换需要在后面加上位移变换，此时的表达式就不是线性变换了，引入齐次坐标来解决这个问题 引入新的定义，把二维空间中的点和向量改变，在后面拓展一位，1结尾为点，0结尾为向量，然后对应的矩阵也要拓展，即可获 阅读全文