人眼真实感渲染是在计算机绘制的图像中呈现人眼视觉特有的性质。其中最为明显的就是画面模糊的效果。人眼会通过眼球肌肉的收缩调节聚焦距离,使我们能看清不同距离的物体。而对于关注物以外的区域,视觉上对于边缘的辨认能力大大下降,它们分别表现为景深模糊与余光区域模糊。在视线移动的过程中,视觉暂留的特性又会带来动态模糊。这些视觉特性在普通的计算机渲染过程中并没有完全表现出来。在实时渲染的应用中,现有技术普遍采用简单薄透镜模型来模拟人眼的成像过程,渲染得到的画面虽然具有景深效果,但是处于视觉余光区域的物体却仍然是清晰可见的,不符合人眼视觉特性。本文提出了一种基于模糊分布函数BDF(Blur Distribution Function)的眼球模型模糊分布计算方法,用于真实人眼视觉效果的实时渲染。该计算模型通过GPU计算各像素点的模糊程度,既保证计算的实时性,又使得画面符合人眼视觉效果。从而令人眼视觉的模拟渲染在医学领域、视觉模拟等方面都能带来帮助,能够让用户更加准确地感知人眼视觉所观察到的场景。本文的主要研究工作和研究成果包括:(1)提出一个5维的BDF函数来描述一束光线通过眼球模型后形成的模糊圈分布情况,经过大量的采样点信息拟合出不同参数下的入射光在视网膜上形成模糊圈的大小。5维BDF函数能很好地表现人眼视觉的景深模糊和余光模糊效果。(2)提出一套基于正向光线追踪的模糊圈大小分布仿真模拟方法,基于Navarro眼球数学模型,根据焦距、瞳孔大小、物体相对人眼球面坐标计算光路折射后在视网膜上的交点分布,再根据交点分布计算模糊圈大小。(3)通过神经网络训练得到BDF函数的计算模型。它能高度保留人眼特殊的视觉模糊分布情况,而且易于添加在常用的框架中。这一计算模型带来的额外计算量能够满足实时应用程序的要求。(4)提出模糊圈加权更新的方法模拟眼动过程中的视觉暂留效果。在实时应用中移动视点所引起画面模糊分布变化呈现时滞效果,其符合视觉暂留的特性。暂留时间与画面上的光强有对应关系。实现了人眼动态模糊的视觉效果模拟。(5)实现一个实时交互程序,用户可以自定义参数观察不同的人眼视觉效果。实现了人眼视觉的余光区域模糊、实时焦点变化、视觉暂留等效果。模糊分布计算模块利用GPU着色器进行模糊圈大小的实时并行计算。通过对同一场景相同参数下的渲染画面进行测试分析,与薄透镜模型的景深计算方法的渲染结果进行比较,验证了本方法表现出更接近人眼的景深模糊、余光区域模糊及动态模糊的特点。