光线跟踪是一种真实的显示虚拟场景的算法,该算法所渲染出的图像具有非常逼真的效果,清晰度可以达到照片的级别,而且算法的原理简单易懂,实现方便,因此自从光线跟踪算法出现之后,一直是虚拟现实领域研究的热点。由于该算法的计算量非常大,渲染场景耗费时间过长,故它的加速算法也随之成为近些年研究的重点之一,当前的加速算法从一定程度上加速了光线跟踪的渲染虚拟场景的速度,但是随着虚拟场景的越来越复杂以及人们对真实感和沉浸感的要求越来越高,当前的光线跟踪算法的渲染速度已经不能满足各方面的要求。本文在对各种光线跟踪加速算法做出了解和分析的基础上,提出了一种基于MapReduce的光线跟踪算法,本文的主要研究内容如下：首先研究了颜色的表示,分析了简单光照模型和整体光照模型,重点介绍了光线跟踪算法的基本原理,并在此基础上分析了几种比较典型的光线跟踪加速算法。为后面的加速算法奠定基础。然后又研究了MapReduce技术和Hadoop平台,介绍Map Red uce的起源以及其的基本结构特点,分析Hadoop平台的发展历程和架构。重点研究了Hadoop平台上的MapReduce算法的数据处理流程。最后提出了一种基于MapReduce技术的光线跟踪加速算法,利用基于Hadoop平台的MapReduce技术来加速光线跟踪算法的渲染速度。分析当前光线跟踪算法所遇到的瓶颈和需要解决的问题,研究了使用MapReduce技术加速光线跟踪算法的优势,提出将MapReduce技术应用到光线跟踪算法,采用分屏技术将投影视平面分为若干个图像块并分别进行光线跟踪,以达到加速光线跟踪算法的执行速度。实验结果表明,基于MapReduce的光线跟踪加速算法可以加速光线跟踪算法的执行速度和效率,证明了利用基于Hadoop平台的MapReduce技术加速光线跟踪算法的可行性。