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光线跟踪技术由于其具有原理简单、易于实现、能够逼真地模拟各种视觉效果等优点，因而在近几十年来一直都被视为真实感图形绘制当中一种不可获缺的技术。但是，由于光线跟踪算法本身计算速度相对较慢这一弱点，使得其在实时图形绘制领域中的应用在过去一直是一个空白。直到近几年来，随着计算机硬件性能的不断提高，以及人们对于计算机实时图形绘制的真实度的要求不断提高，使得光线跟踪技术在实时图形绘制当中的应用成为了光线跟踪技术研究领域中的一个新的研究热点。
光子映射算法，是一种在光线跟踪技术中用于对全局光照效果进行模拟的算法。近几年来，由于光子映射算法在绘制图形的效果和计算速度方面的优势，使得其得到了广泛的应用。出于这一原因，论文将光子映射算法作为主要的研究内容，提出了一种改进方法，该方法能够有效的提高光子映射算法的计算速度。除此之外，论文还对采用可编程GPU来实现光线跟踪算法进行了研究和分析。
在论文的第一部分中，首先对光线跟踪图形硬件、交互光线跟踪图形绘制和基于GPU的光线跟踪图形绘制等新的研究热点进行了概括性的总结。此外，对光线跟踪算法的基本思想，以及光线跟踪算法中较为常用的两种加速结构——KD-tree和规则网进行了简要的阐述，同时也对光子映射算法的基本思想及其实现方法进行了分析和探讨。
在论文的第二部分中，详细阐述了论文中所实现的光子映射图形绘制程序的基本架构和各个模块的基本功能。针对光子映射中光强估计过程的计算速度较慢这一缺陷，论文提出了一种改进方法。该方法利用对场景中少量点的光强估计结果通过加权平均的方式来近似地计算出绘制点处的光强值，这样可以在很大程度上减少光强估计计算的次数，从而提高整个光子映射算法的计算速度。实验结果表明在典型场景中该方法的计算速度与原方法相比有3～5倍的提高，并且在绘制图像的质量方面也有令人满意的效果。
在论文的第三部分中，首先概括了可编程GPU的发展历程和基于GPU的通用计算(GPGPu)这一新的研究领域的进展。随后对论文所实现的基于GPU的光线跟踪系统，从基本的设计思想和所采用的相关技术等方面进行了深入地分析和阐述，并给出了相关的实验结果。