पथ अनुरेखण के लिए यथार्थवाद कैसे जोड़ें

नमस्कार, प्यारे खब्रोवित्स। यह प्रतीत होता है: बहुत अधिक वास्तविक, लेकिन फिर भी, मेरे पास एक विचार है। क्रम में।

परिचय

पथ अनुरेखण प्रकाशिकी के आधार पर आभासी वास्तविकता दृश्यों को बनाने की एक विधि है।

त्रि-आयामी अंतरिक्ष में, प्रकाश स्रोत से बहुत सारी किरणें उत्सर्जित होती हैं (आदर्श रूप से कितने, कितने फोटॉन वास्तव में हैं) और प्रत्येक किरण के इतिहास का पता लगाया जाता है। जब एक किरण एक बाधा से मिलती है, तो कई घटनाएं संभव हैं: अवशोषण, प्रतिबिंब, अपवर्तन। उनमें से प्रत्येक की संभावना बाधा की सामग्री और बीम के रंग पर निर्भर करती है। जो किरणें कैमरे से टकराती हैं, वे स्क्रीन पर आ जाती हैं। सामान्य तौर पर, आप इसके बारे में विकिपीडिया पर अधिक पढ़ सकते हैं।

मैं केवल यही कहता हूं कि प्रकाशिकी समय में आइसोट्रोपिक है, जिसका अर्थ है कि समय की दोनों दिशाएं समान हैं। यह पता चला है कि आप स्रोत से आंख तक नहीं, बल्कि आंख से स्रोत तक किरणों का पालन कर सकते हैं। यह अधिक व्यावहारिक है, पथ अनुरेखण पहले से ही बहुत महंगा है, आपको समय ट्रेसिंग किरणों को बर्बाद नहीं करना चाहिए जिसमें खींचने का कोई मौका नहीं है।

विचार

लेकिन क्या होगा अगर ट्रेसिंग किरणों नहीं है, लेकिन फोटॉनों। यह वही बात है! मैं स्पष्ट कर दूंगा। एक दिशा में, एक साथ कई मोनोक्रोमैटिक फोटॉन का उत्सर्जन करें। जहां पहले सिंगल बीम हुआ करती थी, अब 16, 32, 64 ... 720, 700, ..., 450 एनएम के तरंग दैर्ध्य वाले कितने फोटॉन नहीं हैं। और उनमें से प्रत्येक की अपनी कहानी हो सकती है। यह केवल तभी समझ में आएगा जब सामग्री अलग-अलग आवृत्तियों पर अलग-अलग तरीकों से फोटॉनों की दिशा बदलती है।

स्कूल भौतिकी से यह ज्ञात है कि यह प्रकाश के फैलाव का कारण है। प्रकाश फैलाव तब होता है जब अपवर्तक सूचकांक फोटॉन की आवृत्ति पर निर्भर करता है। यह पता चला है कि पुराने दृष्टिकोण के साथ इस बहुत भिन्नता को महसूस करना असंभव है। ईमानदारी से आकर्षित करना असंभव है, उदाहरण के लिए, एक हीरा।

स्यूडोकोड पर, यह कुछ इस तरह दिखता है:

i = 0..screen_h-1 j = 0..screen_w-1 double x = 2*j/screen_w-1; double y = 2*i/screen_h-1; table[i, j] = norm(center+x*left+y*up); n = 0..samples_num-1 i = 0..screen_h-1 j = 0..screen_w-1 freq = 0..color_quality-1 power = 0; Ray r = ray_from_vecs(eye, table[i, j]); trace(&r, &power, freq); screen[i*w+j] = screen[i*w+j]+power*rgb_from_freq(freq); i = 0..screen_h-1 j = 0..screen_w-1 screen[i*w+j] /= samples_num; 

यहां, मुझे लगता है, सब कुछ स्पष्ट है। freq - प्रकाश तरंग आवृत्ति, स्क्रीन_व, स्क्रीन_ह - पिक्सल में स्क्रीन की चौड़ाई और ऊंचाई, नमूने_नम - नमूनों की संख्या। सही रंग सभी नमूनों का अंकगणित माध्य होता है जब नमूनों की संख्या अनन्तता की ओर जाती है। फोटॉनों की दिशाओं के वैक्टर सबसे अच्छे रूप में एक तालिका में संग्रहीत किए जाते हैं, ताकि हर बार गणना न की जा सके। उनकी गणना एक सरल सूत्र के अनुसार की जाती है, जिसमें स्क्रीन के केंद्र की ओर इशारा करने वाले वैक्टर, स्क्रीन के बाईं और शीर्ष सीमा भी भाग लेते हैं। उदाहरण के लिए, यदि पहलू अनुपात 4: 3 है, तो आप चयन कर सकते हैं

 center = (0, 0, 0) left = (4, 0, 0) up = (3, 0, 0) 

बेशक, यह सब कार्यान्वयन पर निर्भर करता है।

अब ट्रेस फ़ंक्शन के बारे में, इसमें जादू होता है। यह बीम की स्थिति और दिशा के साथ-साथ इसकी आवृत्ति भी लेता है, और शक्ति शून्य होनी चाहिए। वह एक नई स्थिति और दिशा और शक्ति लौटाता है। हम स्थिति और दिशा में रुचि नहीं रखते हैं और केवल इसलिए दिखाई देते हैं ताकि ट्रेस फ़ंक्शन को पुनरावर्ती कहा जा सके।

रंग - एक सरणी जिसका आकार आवृत्तियों के उन्नयन की संख्या के साथ मेल खाता है।

छद्म कोड फिर से

 void trace() { Vec n; //      Vec p; //   Color dif; //      Color rfl; //      Color ems; //    Color koef; //       find_intersekt(); double f = random(); // (fade)   double a = dif[freq]; double b = a+rfl[freq]; r->pos = p; double k = n*r->dir; //       if (f < a) //   { r->dir = ____; } if ((f >= a) && f < b) //   { //      Vec a_ = cross(n, r->d); Vec b_ = cross(a_, koef*n); double d = 1-b_*b_; if (d < 0) //    (  ),   r->dir = r->dir+2*k*n; else //   { double l = sqrt(d); r->dir = b_-l*n; } } if (f < b) //    ,     trace(r, power, freq); power = power+ems[freq]*k; //      ,   } 

बेशक, यह छद्म कोड कुछ भी होने का दिखावा नहीं करता है। उदाहरण के लिए, अपवर्तन और स्पेक्युलर परावर्तन की विभिन्न संभावनाओं को संरक्षित किया जा सकता है। या फिर किसी तरह मॉडल को उलझाएं। यहां मुख्य बात - संभावनाएं और अपवर्तक सूचकांक आवृत्ति पर निर्भर करते हैं और प्रत्येक फोटॉन का अपना है।

मैंने Google में पथ अनुरेखण के लिए चित्रों को देखा और प्रकाश का फैलाव नहीं देखा। मोनोक्रोमैटिक पथ ट्रेसिंग के लिए एक खोज कुछ दिलचस्प नहीं दिखा। मैंने पूरे पहले पृष्ठ की समीक्षा की, हर जगह ये शब्द दूसरों द्वारा साझा किए गए हैं और लेख में ही मेरा विचार नहीं है।

बेशक, सबसे अधिक संभावना है कि यह पहले से ही लागू किया गया है और उन पुस्तकों में वर्णित है जो मैं अभी तक नहीं पहुंचा हूं।

परिणाम

समझने के लिए आपको एक जीनियस होने की आवश्यकता नहीं है: मोनोक्रोमैटिक फोटॉनों का पता लगाने में 16, 32, का खर्च आएगा ... मानक एल्गोरिथ्म (रंग की गुणवत्ता पर निर्भर करता है) से अधिक महंगा है। अब एक सामान्य उपयोगकर्ता के हार्डवेयर पर वास्तविक समय में पथ का पता लगाना असंभव है और यह स्पष्ट नहीं है कि यह कब किया जा सकता है। एक "मोनोक्रोमैटिक" ट्रेस और भी महंगा है।