问射线追踪和计算机图形学。颜色感知函数

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摘要

这是一个关于如何映射光线强度值的问题，就像射线跟踪模型中计算的那样，绘制成人类感知的颜色值。我已经建立了一个射线追踪模型，并发现包括计算光强度的逆平方律会产生图形结果，我认为这是不直观的。我认为这在一定程度上与8位彩色图像的有限亮度值有关，但更有可能的是，我不应该使用光强和像素颜色之间的线性映射。

背景

我最近对用射线追踪技术创建计算机图形有了兴趣。

一个基本的射线跟踪模型可能会像这样工作

• 从摄像机(眼睛)的中心在每个要呈现的屏幕像素的方向上计算射线矢量
• 对世界上所有的对象执行向量碰撞测试。
• 如果发生碰撞，则在发生碰撞的地方记录对象的颜色。
• 从碰撞点到最近的光创建一个新的矢量。
• 将光线的颜色乘以物体的颜色

这创造了合理的，但看起来平平的图像，即使表面法线包括在计算中。

模型扩展

我的兴趣是试图通过在光计算中包含距离来扩展这个模型。

如果一个物体在距离d处被光照亮，那么如果物体从光源移出一个距离2d，那么照明强度就会降低4倍，这是逆平方律。

它并不适用于所有轻型车型。(例如，从无限远到达的光的强度与物体的位置无关。)

通过玩弄我的代码，我发现这个逆平方定律并没有产生我所期望的真实照明。

例如，我为一个房间/场景的模型构建了一些初始对象，用来测试事物。

• 有一些物体在离相机3-5的距离.
• 有些墙为房间划了一条边界，我把它们放在离相机10到100的距离上。
• 有一些灯，距离相机10级。

我发现的是

• 如果房间的边界距离相机10以上，颜色值就会很模糊。
• 如果房间的边界距离相机100公里，那么它是完全看不见的。

这与我直觉上所期望的不相符。这在数学上是有意义的，因为我使用线性函数在颜色强度和RGB像素值之间进行转换。

讨论

将物体从距离10移动到距离100可以降低颜色强度的因子(100/10)^2 = 100。由于像素RGB颜色在0-255的范围内，很明显，100的因子是重要的，这将解释为什么在距离10移动到距离100的对象变得完全不可见。

然而，我怀疑人类对颜色的感知在某种程度上是非线性的，我认为这是一个已经在计算机图形学中得到解决的问题。(否则，射线追踪引擎就无法工作。)

我猜想会有某种颜色感知函数，它描述了绝对光强度应该如何映射到人类对光强度/颜色的感知。

有没有人知道这个问题，或者能为我指明正确的方向？