基于八叉树自适应体归并的光线跟踪加速结构

针对光线跟踪算法计算量大和运行效率低的问题, 提出了一种采用八叉树自适应体归并(OAVM)的光线跟踪加速结构。该结构将八叉树模型的空节点自适应地聚集为包围体, 尽可能地减小了光线与空白节点的求交次数。基于OAVM的一种多级八叉树结构的特点, 提出了采用Morton码对各层级的所有节点分别进行编码的算法, 该结构所采用的存储方式和邻域查询算法有效减小了指针数量, 避免了递归搜索。同时, 该算法可以有效处理大规模动态场景的局部更新问题。基于Liang-Barsky算法, 光线相交测试的计算速度得到提升。实验结果表明, 和传统结构算法相比, 所提出算法的指针总数平均减少了54.45%, 光线相交测试