| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·本文讨论的问题 | 第8-10页 |
| ·本文的工作和创新 | 第10-12页 |
| ·文章的结构 | 第12-13页 |
| 第二章 背景知识及相关工作 | 第13-24页 |
| ·蒙特卡罗积分 | 第13-14页 |
| ·数量蒙特卡罗简介 | 第14-15页 |
| ·光能传输的基本概念 | 第15-16页 |
| ·绘制方程 | 第16-18页 |
| ·滤波算法的研究现状 | 第18-20页 |
| ·抽样算法的研究现状 | 第20-24页 |
| 第三章 滤波算法研究 | 第24-47页 |
| ·路径划分 | 第24-26页 |
| ·复用公式推导 | 第26-28页 |
| ·入射光复用标准 | 第28-30页 |
| ·自适应的复用算法 | 第30-32页 |
| ·滤波算法的实现 | 第32-38页 |
| ·收集入射光抽样流程 | 第33页 |
| ·入射光抽样的自适应收集方法 | 第33-35页 |
| ·复用滤波过程流程 | 第35页 |
| ·复用滤波过程中的自适应抽样 | 第35-38页 |
| ·滤波算法的结果比较 | 第38-47页 |
| 第四章 半球面抽样算法研究 | 第47-78页 |
| ·Rao-Blackwellized D 核PMC | 第48-49页 |
| ·场景分割 | 第49-52页 |
| ·用于抽样的球面2D 树 | 第52-54页 |
| ·用于抽样的空间3D 树 | 第54-56页 |
| ·球面2D 树与空间3D 树的比较 | 第56-57页 |
| ·半球面抽样算法实现 | 第57-73页 |
| ·粒子发射和跟踪记录 | 第57页 |
| ·用于场景分割的5D 树 | 第57-62页 |
| ·初始化渲染和树型重要性函数的建立 | 第62-64页 |
| ·用于抽样的球面2D 树 | 第64-67页 |
| ·用于抽样的空间3D 树 | 第67-68页 |
| ·PMC 框架下的抽样 | 第68-73页 |
| ·半球面抽样算法结果比较 | 第73-78页 |
| 第五章 图像平面抽样算法研究 | 第78-88页 |
| ·抽样方差 | 第78-79页 |
| ·方差最小化算法 | 第79-81页 |
| ·图像平面抽样算法实现 | 第81-83页 |
| ·图像平面抽样算法流程 | 第81页 |
| ·抽样耗时的测量 | 第81-83页 |
| ·抽样数目的自适应分配 | 第83页 |
| ·图像平面抽样算法结果比较 | 第83-88页 |
| 第六章 半球面抽样与图像平面抽样集成 | 第88-100页 |
| ·集成后的算法的流程 | 第88-90页 |
| ·集成后的算法的结果比较 | 第90-98页 |
| ·抽样算法的结果讨论 | 第98-100页 |
| 第七章 总结与展望 | 第100-102页 |
| ·总结 | 第100-101页 |
| ·滤波和抽样算法展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111页 |