Monte Carlo Path Tracer

环境

• window10
• vs 2017
• 第三方库
  • glm
  • nlohmann/json: JSON for Modern C++

使用

若要修改测试内容，main文件的tracer.traceScene("scene.json", 0)中，scene.json是场景配置文件路径，0是场景index。 目前0是cbox，1是diningroom，2是veach，3是test scene。

实现

• scene load
  • 在读取场景部分，将场景参数写作json，使用nlomann json方便读取：

    {
      "name": "CornellBox",
      "root_path": "../scene/cbox/",
      "obj_path": "cbox.obj",
      "camera": {
        "position": [ 278, 273, -800 ],
        "look-at": [ 278, 273, -799 ],
        "up": [ 0, 1, 0 ],
        "fov": 39.3077,
        "film-resolution": [ 512, 512 ]
      } 
    },
    

  • 在载入obj部分，class Model存储obj中的mesh group、faces、verts等内容。根据材质参数，分类不同的材质类型。
  • scene包含Model，并从中提取直接光采样所需的emitters。
  • 一些修改：
    • cbox中顶部灯和天花板完全重合了，我下移了一些距离；
    • dinningroom场景中，view space中左下角的墙壁没用缝合，留了一条黑色的空隙，我在Maya里又修改了一下；
    • diningroom场景的fov应该是36；
• AABB
  • 在里面加入了和ray求交的内容；
• kd tree
  • 因为场景的面片树较多，所以在scene中建立kd-tree来求交；
  • 目前的树高为4*round(log10((double)model->all_objs.size()))；
• multi threads
  • 同样为了加速，尽量利用多线程并行计算，参考了https://stackoverflow.com/questions/36246300/parallel-loops-in-c；
  • 不过，好像直接用openmp是一个更简洁快速的办法；
• primitive
  • 在基类object3d上派生triangle、sphere、box及对应的求交实现；不过因为现在是读取模型，目前只用上了triangle；
  • triangle: 具体的求交的矩阵推导和转换，详细参考了《realtime rendering》p748中关于三角形求交的内容；
  • sphere和box的求交，直接按照课堂slides实现；
• frame
  • 参考很多人的实现，class Frame好像是很常用的结构，方便坐标转换，在局部表面的采样和下表面方向剔除；
  • 在class Hit中存储一个Frame对象，记录intersect计算时，交点的局部坐标信息；
• spp
  • 为了取得一定结果又不耗费过长时间，下方测试的spp基本是50；
• sampler
  • 一开始的方案是(double)rand() / RAND_MAX，不过每次写都很冗余。为了方便生成随机数，使用封装的class Sampler，在需要随机采样的函数间传递引用对象；
• material importance sampling

  • diffuse

    • sample:
      • Malley’s method: uniformly generates points on the unit disk and then generates directions by projecting them up to the hemisphere above it.
    • eval

      this->diffuse_reflection*Frame::cosTheta(hit.wi)*INV_PI

    • pdf: cos_theta*INV_PI

  • Phong

    • sample

      double cosTheta = std::powf(sample.x, 1.0 / (exponent + 1));
      double sinTheta = std::sqrtf(std::fmax(1.0 - (cosTheta * cosTheta), 0));
      double phi = sample.y * 2.0 * PI;
      
      v = glm::dvec3(sinTheta * std::cosf(phi), sinTheta * std::sinf(phi), cosTheta);

    • eval

      this->specular_reflection*(exponent + 2)*INV_TWOPI*(double)std::powf(cos_theta, exp)

    • pdf

      (exponent + 2) * INV_TWOPI * std::powf(cos_theta, exponent)

    • 方法
      • 定义采样Phong的概率，这里用specular / (specular+diffuse);
      • 生成随机数r0;
      • 如果r0<p, 采样phong，反之lambert;
      • 联合PDFs: PDF=p*pdf_phong+(1-p)*pdf_lambert

  • glass

    • 计算菲涅尔系数，判断折射和反射，反射部分完全镜面反射
• MIS
  • light source sampling + BRDF sampling
  • 参考下述内容：
    • 
    • 

结果

• cbox:

  • 结果:
    • spp: 50
    • bounce depth: 10
    • direction illumination:
      • sample bsdf: 10
      • sample light: 5

• my scene:

  • 结果:
    • 参数：
      • spp: 50
      • bounce depth: 10
      • direction illumination:
        • sample bsdf: 10
        • sample light: 5

• diningroom:

  • 结果:
    • spp: 50
    • bounce depth:
      • Russian Roulette depth: 5
      • Russian Roulette probility: 0.95
    • direction illumination:
      • sample bsdf: 10
      • sample light: 10

• veach

  • 结果:
    • spp: 50
    • bounce depth:2
    • direction illumination:
      • sample bsdf: 10
      • sample light: 10