全局光照算法技術(shù)（第2版）

目　　錄
第1 章　導(dǎo)言 1
　1. 1　關(guān)于真實(shí)感圖像合成 1
　　　1. 1. 1　真實(shí)感圖像合成的重要性 2
　　　1. 1. 2　照片級(jí)真實(shí)感渲染的歷史 3
　　　1. 1. 3　全局照明算法框架 8
　1. 2　本書的結(jié)構(gòu) 9
　1. 3　如何使用本書 10
第2 章　光傳輸物理學(xué) 12
　2. 1　光學(xué)發(fā)展簡(jiǎn)史 12
　2. 2　光的模型 15
　　　2. 2. 1　量子光學(xué) 15
　　　2. 2. 2　波模型 15
　　　2. 2. 3　幾何光學(xué) 15
　2. 3　輻射測(cè)量 16
　　　2. 3. 1　輻射量 16
　　　2. 3. 2　輻射測(cè)量項(xiàng)之間的關(guān)系 19
　　　2. 3. 3　輻射亮度的屬性 20
　　　2. 3. 4　示例 22
　2. 4　發(fā)光 26
　2. 5　光與表面的相互作用 26
　　　2. 5. 1　雙向反射分布函數(shù) 26
　　　2. 5. 2　雙向反射分布函數(shù)的屬性 27
　　　2. 5. 3　雙向反射分布函數(shù)示例 29
　　　2. 5. 4　著色模型 32
　2. 6　渲染方程 35
　　　2. 6. 1　半球形公式 35
　　　2. 6. 2　區(qū)域公式 36
　　　2. 6. 3　直接和間接照明公式 37
　2. 7　重要性方程 38
　2. 8　測(cè)量方程 38
　2. 9　小結(jié) 38
　2. 10　練習(xí) 39
第3 章　蒙特卡羅方法 40
　3. 1　簡(jiǎn)史 40
　3. 2　簡(jiǎn)單而好用的蒙特卡羅技術(shù) 41
　3. 3　概率論的回顧 41
　　　3. 3. 1　離散隨機(jī)變量 42
　　　3. 3. 2　連續(xù)隨機(jī)變量 44
　　　3. 3. 3　條件概率和邊際概率 46
　3. 4　蒙特卡羅積分 47
　　　3. 4. 1　隨機(jī)變量的加權(quán)和 47
　　　3. 4. 2　估計(jì)量 49
　　　3. 4. 3　偏差 51
　　　3. 4. 4　精確度 51
　　　3. 4. 5　估計(jì)方差 52
　　　3. 4. 6　確定性求積法與蒙特卡羅 52
　　　3. 4. 7　多維蒙特卡羅積分 53
　　　3. 4. 8　蒙特卡羅方法小結(jié) 54
　3. 5　對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行采樣 54
　　　3. 5. 1　逆累積分布函數(shù) 55
　　　3. 5. 2　拒絕采樣 57
·Ⅳ· 全局光照算法技術(shù)(第2 版)
　　　3. 5. 3　查找表 58
　3. 6　減小方差 58
　　　3. 6. 1　重要性采樣 59
　　　3. 6. 2　分層采樣 60
　　　3. 6. 3　N-Rooks 或拉丁超立方算法 62
　　　3. 6. 4　將分層采樣和重要性采樣結(jié)合在一起 63
　　　3. 6. 5　將不同分布的估計(jì)量結(jié)合在一起 64
　　　3. 6. 6　控制變量 65
　　　3. 6. 7　準(zhǔn)蒙特卡羅 66
　3. 7　小結(jié) 68
　3. 8　練習(xí) 68
第4 章　計(jì)算光傳輸?shù)牟呗?70
　4. 1　渲染方程的公式