algorithm - 路径追踪 : scaling color

Question

我正在尝试阅读 http://www.kevinbeason.com/smallpt/ 的来源特别是有一件事我无法理解。在第 55 行，它说 f=f*(1/p)。

这是什么？它有什么作用？更重要的是，为什么它读起来完全像这样？是否有某种启发式方法可以使图像收敛得更快？

也就是说，在我看到的文献中:

function radiance
     ...
    return Le(x) + R(p) * radiance(rn)

重要的是 R(p) - 我不太明白它的作用，但对于 99% 的人来说，这不是上面的 f..

拜托，有人可以阐明这一点吗？

Answer 1

我想你的答案就在这个slides ，其中包含对 smallpt 的显式照明版本的逐行解释，重新格式化为长 75%。

简而言之，#55 行位于函数 radiance 内，其中估计了沿射线的辐射率估计值。

if (++depth>5) 
    if (erand48(Xi)<p) f=f*(1/p); 
    else return obj.e;

• 首先，这个函数radiance是一个递归函数(调用自身)
• 当光线照射到玻璃表面时，光线追踪器必须确定它是进入还是离开玻璃以计算折射光线。
• f 是对象的颜色。
• p 是表面颜色的最大分量 (r,g,b)。
• 在 #55 行，如果递归深度大于 5，我们执行俄罗斯轮盘赌。
• 我们使用p 根据表面反射率随机停止递归。
• f=f*(1/p) 使用 p - f 的最大分量对每个分量进行归一化，

这样，

f.x = f.x / (max(f.x, f.y, f.z))
f.y = f.y / (max(f.x, f.y, f.z))
f.z = f.z / (max(f.x, f.y, f.z))

代码为 * 定义了一个运算符重载，但没有为 / 定义，这就是为什么 f=f*(1/p) 而不是f=f/p。