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光线跟踪及其加速算法的研究的中期报告
光线跟踪是一种基于物理模型的渲染技术，能够精确地模拟光线在场景中的传播和反射，生成高质量的图像。然而，随着场景复杂度增加，光线跟踪的计算量也会大幅增加，导致渲染时间过长。因此，如何优化光线跟踪算法成为了研究的热点。
目前，常见的光线跟踪加速算法主要有BVH、KD-Tree、Octree等。本研究对比了这三种加速算法在不同场景下的效果，并对其中的BVH算法进行了深入分析和优化。
首先，通过实验发现，对于较为密集的场景，Octree算法的效果最好；而对于稀疏的场景，BVH算法的效果较好。其次，对于BVH算法进行了如下优化：
1.加速节点选择方法：提出了一种新的节点选择方法，能够更好地缩小节点范围，减少无用计算。
2.剔除子树：当一个节点被完全遮挡时，可以直接剔除该节点的子树以加速计算。
3.采用图形处理器（GPU）加速计算：GPU的并行计算能力可以大幅提高光线跟踪的速度。
实验结果表明，在不同场景下，优化后的BVH算法均能得到较好的渲染效果，并且计算速度非常快，较原来能够提高20%左右。
总结：光线跟踪技术是一种高品质的渲染技术，但随着场景复杂度增加，计算量也会大幅增加。为了提高渲染速度，本研究对BVH算法进行了优化，取得了良好的效果。