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编程问答

粗糙表面的微表面模型——Physically Based Material

發(fā)布時間:2023/12/13 编程问答 36 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 粗糙表面的微表面模型——Physically Based Material 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

關(guān)于文章 Microfacet Models for Refraction through Rough Sufaces的一點(diǎn)筆記,歡迎指正。

BSDF

BSDF(Bidirectional Sacttering Distribution Function) 描述了光如何在物體表面散射。如果僅僅限制反射或者透射,BSDF經(jīng)常被稱作BRDF或者BTDF,然而BSDF將是BRDF,fs,BTDF,ft 項的綜合作用。

微表面法線分布函數(shù) D(m)

給定一個以m為中心的無窮小的立體角dwm和一個宏觀表面積dA,D(m)dwm就是在wm 方向上微觀表面投影在宏觀表面上的面積比例。D是密度函數(shù),單位是1/steradians,有著一下性質(zhì):

可以結(jié)合此圖理解
1.

2.總的微表面面積至少和宏觀面積一樣大

這里個人的理解是,D本身就是投影過的函數(shù) (隱藏著一個cos 項,即從微觀表面投影到宏觀表面的投影項),所以在wm 的方向上的投影的面積至少和原先定義宏觀面積dA一樣大

3.在任何方向v上的微表面的投影是和宏觀表面上的投影是一樣的

4.當(dāng)v=n的時候

Shadowing-Masking函數(shù) G

G(i,o,m) 描述了在法線方向m,從入射方向i,和出射方向o之間的可見度, 是對微表面的細(xì)節(jié)描寫,

G(i,o,m)有著一下特性:

5.約束在[0,1]之間

6. i, o方向都可見的話,則G是對稱的

7.如果入射方向 i 或者出射方向 o 是在微表面的背面,則G = 0

整合BSDF


我們需要應(yīng)用一個修正因子在入射微表面的irradiance和離開微表面的散射的radiance根據(jù)投影的面積測量。

接下來著重解釋 fsm(i,o,m) 的含義

p代表從入射方向進(jìn)入的能量

是Dirac delta函數(shù), 在數(shù)學(xué)定義上是廣義的函數(shù)。他們總是有著一個自己的度量值,例如在o方向的立體角dwo ,并且值由他們的積分來決定。

這里的g(o) 是任何函數(shù)。
在方程8中我們想要表達(dá)微表面法線和相關(guān)立體角之間的關(guān)系。假定對于任何的入射和出射方向,最多有一個微表面能夠把能量從 i 散射到 o .為了計算方便,我們引入半程向量的概念,即 i 和 o 的法線方向 h(i,o), 用 h 和 微表面法線 m 來代替 i, o 。但由于Dirac增量函數(shù)是根據(jù)一個積分定義的,所以相當(dāng)于積分換元。由此方程9可以寫成:


我們再此定義Jacobian

由于 fs m(i,o,m) = fr m(i,o,m) + ft m(i,o,m);
對于frm(i,o,m) 理想反射,我們有如下定義:


對于理想反射使用Fresnel factor F代表能量有多少被傳遞
把14式帶入11式可得:

對于理想折射 ftm 來說 由于折射發(fā)生在表面兩邊 由此定義折射率ni no, 由于在兩種不同的介質(zhì)中,入射方向和出射方向會發(fā)生改變。Snell 定律可由半程向量ht 表達(dá) 由此可知:


對于Jacobian來說 由上圖可知

將17式帶入11式中: 由于總能量被折射和反射,那么對于折射的能量將是 1 - F(i,m):

將frm 和ft m帶替 fsm即可得最終式。

對于F D G的選擇

對于F(i,m) 的選擇,這里給出相應(yīng)公式

是不是感覺異常的復(fù)雜,這里再給出一種近似:Schlick近似

這個就相當(dāng)簡單了

對于G(i,o,m) 我們使用Smith近似,Smith近似假設(shè)入射和出射的可見度不相互影響即可以近似為

即從入射方向看向著色點(diǎn)和出射發(fā)向看向出射點(diǎn)的可見性。

對于法線分布,我們使用如下法線采樣函數(shù):

由于對于不同 的NDF(normal distribution function)來說 對應(yīng)的采樣函數(shù)和G(i,o,m)是不同的
所以這里僅介紹 (以下都是法線分布函數(shù))
Beckmann Distribution

a即粗糙程度
相對應(yīng)的G項

Phong Distribution

這里定義:

對于Smith G1 對于Phong模型沒有解析的解,但由于Phong模型和Beckmann分布是非常相似的,Smith是依賴于NDF的,所以使用
來帶入27式,以便估計G項。
采樣函數(shù):

GGX Distribution(又名Trowbridge-Reitz 簡稱TR)

GGX又有tail函數(shù)之稱,原因請看稍后的圖像。

對于三種分布函數(shù)的圖像化:

紅線但又泛著藍(lán)色的是Backmann和Phong的分布,綠線代表GGX函數(shù)從圖中可以看見對于GGX而言在20多度的時候,下降緩慢,但不為0,這就是長尾巴的含義,同時也有著良好的性質(zhì)。

同理紅線代表Backmann和Phong,綠線代表GGX, 入射方向基本和法線方向相同時,G項為1,不產(chǎn)生作用。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的粗糙表面的微表面模型——Physically Based Material的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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