针对PRT的大规模场景的自适应网格细分

针对Pre-computed Radiance Transfer(PRT)全局光照算法的特点,提出了一种针对大规模场景的模型细分方法。基于PRT的全局光照算法的渲染结果和模型的精细程度密切相关,对于小规模的场景,可以使用比较精细的模型以得到很好的绘制结果,但对于大规模场景,对整个模型都使用精细的网格是十分浪费资源和不可接受的。通过加入PRT算法中计算的一些权重值,对模型中影响全局光照效果很大的地方进行精细的细分,对全局光照效果影响很小的地方进行较粗的细分或者不细分,从而实现既能提升全局光照效果,又不会过量增加模型规模的自适应网格细分。