RTIOW-ch7：Diffuse Materials

现在我们每个像素都有对象和多条光线，我们可以做出一些逼真的外观材质。我们将从漫反射（无光泽）材质开始。不发光的漫反射物体仅仅呈现周围的颜色，从漫反射表面反射的光有其随机的方向。现实生活中，我们经常接触到一些看起来暗淡粗糙的物体，他们之所以显得不那么光鲜，是因为当光线照射到他们之上时，其凹凸不平的表面令光线缺乏统一的反射方向。所以，如果我们发送三条光线进入两个漫射之间的裂缝表面他们将有不同的随机行为： [

](http://www.wjgbaby.com/wp-content/uploads/2018/05/18051604.png)](http://www.wjgbaby.com/wp-content/uploads/2018/05/18051604.png) 某些光线也可能被吸收而不是被反射。表面越黑暗，越有可能吸收，这就是为什么它是黑暗的原因。法向量N，撞点p，随机点s。从与击中点相切的单位半径球体中选取一个随机点s，并发送一个从命中点p到随机点s的射线，这条射线就是我们反射出去的射线。[![](http://www.wjgbaby.com/wp-content/uploads/2018/05/18051605.png)

cpp:

#include
#include
#include
#include “sphere.h”
#include “hitable_list.h”
#include “camera.h”

using namespace std;

//获得反射射线
vec3 RandomInUnitSphere()
{
vec3 p;
do
{
p = 2.0f * vec3((rand() % 100 / float(100)), (rand() % 100 / float(100)), (rand() % 100 / float(100))) - vec3(1.0f, 1.0f, 1.0f);
} while (dot(p, p) >= 1.0f);

return p;

}

vec3 Color(const ray& r, hitable* world)
{
hit_record rec;
if (world->hit(r, 0.0, FLT_MAX, rec))
{
vec3 target = rec.p + rec.normal + RandomInUnitSphere();
//递归，每次吸收50%的能量
return 0.5f * Color(ray(rec.p, target - rec.p), world);
}
else
{
vec3 unit_direction = unit_vector(r.direction());
float t = 0.5f * (unit_direction.y() + 1.0f);
//线性混合，t=1时蓝色，t=0时白色，t介于中间时是混合颜色
//blended_value = (1-t)*start_value + t*end_value
return (1.0f - t) * vec3(1.0f, 1.0f, 1.0f) + t * vec3(0.5f, 0.7f, 1.0f);
}
}

int main()
{
ofstream outfile;
outfile.open(“IMG01.ppm”);

int nx = 800;
int ny = 400;
//采样次数
int ns = 100;
outfile << "P3\\n" << nx << " " << ny << "\\n255\\n";

hitable\* list\[2\];
list\[0\] = new sphere(vec3(0.0f, 0.0f, -1.0f), 0.5f);
list\[1\] = new sphere(vec3(0.0f, -100.5f, -1.0f), 100.0f);
hitable\* world = new hitable\_list(list, 2);

camera cam;

//随机数，每个像素点的区域是以像素中心点为中心向外距离为1的范围
default\_random\_engine reng;
uniform\_real\_distribution<float> uni\_dist(0.0f, 1.0f);

for (int j = ny - 1; j >= 0; j--)
{
    for (int i = 0; i < nx; i++)
    {
        vec3 col(0.0f, 0.0f, 0.0f);
        //每个区域采样ns次
        for (int s = 0; s < ns; s++)
        {
            float u = float(i + uni\_dist(reng)) / float(nx);
            float v = float(j + uni\_dist(reng)) / float(ny);
            ray r = cam.getray(u, v);
            //vec3 p = r.point\_at\_parameter(2.0);
            //将本区域（(u,v)到(u+1,v+1)）的颜色值累加
            col += Color(r, world);
        }
        //获得区域的颜色均值
        col /= float(ns);
        //gamma矫正
        col = vec3(sqrt(col\[0\]), sqrt(col\[1\]), sqrt(col\[2\]));
        int ir = int(255.99 \* col\[0\]);
        int ig = int(255.99 \* col\[1\]);
        int ib = int(255.99 \* col\[2\]);
        outfile << ir << " " << ig << " " << ib << "\\n";
    }
}
outfile.close();
return 0;

}

最终效果： [

](http://www.wjgbaby.com/wp-content/uploads/2018/05/18051606.jpg)

gamma矫正：

//获得区域的颜色均值
col /= float(ns);
//gamma矫正
col = vec3(sqrt(col[0]), sqrt(col[1]), sqrt(col[2]));
int ir = int(255.99 * col[0]);
int ig = int(255.99 * col[1]);
int ib = int(255.99 * col[2]);
outfile << ir << “ “ << ig << “ “ << ib << “\n”;

未gamma矫正的效果如下：注意球体下的阴影。这张照片非常黑暗，但我们的球体只每次反弹吸收一半的能量，所以它们是50％的反射，这些阴影本应该是浅灰色的。作者的观点： To a first approximation, we can use “gamma 2” which means raising the color to the power 1/gamma, or in our simple case ½, which is just square-root。第一个近似值，我们可以使用“gamma 2”，这意味着增加颜色的作用1/gamma，或者在我们的简单些情况里，这仅仅是平方根。参考书籍：《Ray Tracing in One Weekend》 RTIOW系列项目地址：GitHub RTIOW系列笔记： RTIOW-ch1：Output an image RTIOW-ch2：The vec3 class RTIOW-ch3：Rays, a simple camera, and background RTIOW-ch4：Adding a sphere RTIOW-ch5：Surface normals and multiple objects RTIOW-ch6：Antialiasing RTIOW-ch7：Diffuse Materials RTIOW-ch8：Metal RTIOW-ch9：Dielectrics RTIOW-ch10：Positionable camera RTIOW-ch11：Defocus Blur RTIOW-ch12：Where next