作为虚拟现实的关键技术,虚拟场景的渲染,一直是虚拟现实研究工作中的一个重点。在三维游戏,虚拟训练系统,三维地理信息系统等应用中,如何使虚拟场景给予用户更为真实的体验,是虚拟现实研究工作者的目标之一。可编程图形加速器(GPU)的迅速发展为更好的虚拟场景渲染效果提供了硬件基础。自1993年以来,GPU的处理能力以每年2.8倍以上的速度飞速发展,当前最先进的民用图形处理器,其数据处理能力已经不亚于甚至在某些方面已经超越了最先进的CPU。不仅是处理能力的提升,GPU还在原有的固定流水线中引入了可编程功能,给予用户在使用GPU进行图形的渲染着色上有更多的自由度,更使GPU拥有了通用处理器的一些特性,给GPU的应用提供了更为广阔的空间。在这样飞速发展的图形处理能力面前,许多在不久前还无法想象的实时图形特效都成为了可能。如何充分利用GPU如此强大的处理能力来实现一些复杂的图形应用,增强虚拟现实场景中的用户体验真实度,成为了虚拟现实研究领域的热点。本文的研究工作主要包括以下内容:首先,本文对实时阴影的渲染算法进行了研究。分析了目前流行的硬阴影生成算法的实现原理,比较各算法的局限性和优越性,并且针对阴影图算法中由于算法本身所带来的偏移量问题,提出了一种改进的自适应偏移量算法。该算法只需设置简单的几个参数,由程序自动分析场景特性取得一个合理的偏移量,这种方法相对于目前存在的解决方案具有不再需要由程序员依据场景手动调整偏移量大小的优点。其次本文研究并实现了一种完全基于GPU的粒子系统。在虚拟场景中,粒子系统能够相当真实得模拟诸如云,雨,气流等不定型物体,有着广泛的应用。但是普通的粒子系统在实时仿真中,粒子总数最多只能达到10 000个左右。其中瓶颈在于粒子数据从主处理器到图形硬件的传输和CPU的并行处理能力。利用GPU的多通道并行处理功能,提高处理速度,可以很大程度地增加粒子系统实时仿真应用中的粒子数量,从而可以提高虚拟环境的逼真程度。实验证明基于GPU的粒子系统的实时性能远远高于普通粒子系统。论文的第三部分对在GPU上实现图像滤波进行了研究。图象滤波对于处理器的并行处理能力的要求是相当严苛的,而GPU的某些计算处理能力的特性恰恰满足此类计算的要求。本文讨论了在GPU上两种图象处理工具的实现:频域上的快速傅立叶变换和空间域上的卷积运算,并评估了这两种工具在GPU上的性能表现。