自相交算法

① 为什么用ug画的曲面经常加厚不了

用UG画的曲面经常加厚不了的主要原因在于曲面的质量问题，特别是曲率的不连续性或不规则性。以下是具体原因及解释：

1. 曲率不连续：

   • 当曲面存在曲率不连续的情况时，如曲面间的过渡不平滑或存在突变，这会导致在加厚操作时无法生成均匀厚度的实体。

2. 曲面质量不佳：

   • 曲面的构建质量直接影响其后续操作的可能性。如果曲面在构建过程中存在误差、冗余点或线段、自相交等问题，都会影响到加厚操作的成功率。

3. 软件限制：

   • 虽然软件本身具有加厚曲面的功能，但这一功能也受到软件内部算法和限制的约束。当曲面过于复杂或不符合软件加厚算法的预期时，操作可能会失败。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

• 检查并修复曲面：使用UG中的曲面分析工具检查曲面的曲率和连续性，对存在问题的区域进行修复。
• 简化曲面：如果曲面过于复杂，尝试简化其几何形状，以减少加厚操作的难度。
• 调整软件设置：检查软件的加厚设置，确保参数设置合理，符合曲面的实际情况。

综上所述，提高曲面质量是确保UG中曲面能够成功加厚的关键。

② OIT算法学习笔记+Hybrid Transparency

OIT算法学习笔记与Hybrid Transparency的要点如下：

OIT算法学习笔记：

1. 基本概念：Orderindependent Transparency 革新了透明度处理的方式，摒弃了传统排序的繁琐，特别是对于自相交和循环遮挡物体的渲染，显着提升了性能。

2. 常见算法：

   • Abuffers：通过累加buffer储存覆盖信息，每个像素记录层层覆盖的片段。优化透明度渲染，但对内存空间需求较大，对穿插物体处理存在局限。
   • MultiLayer Alpha Blending：试图解决Abuffer的局限，通过分组混合来控制数据量。在处理新片段插入时的混合优化上仍有挑战。

3. 进阶算法：

   • 自适应透明度和随机透明度：自适应透明度在内存满时移除贡献小的片段；随机透明度在多采样纹理中表现出色，但样本点少时可能引入噪声。
   • Weighted Averaging与Dual Depth Peeling：Weighted Averaging算法优化了两步处理过程，但在高alpha值时可能出现明显误差。Nvidia的Dual Depth Peeling对Weighted Sum进行了优化，通过前后处理消除视觉误差。

Hybrid Transparency ：

1. 核心思想：将透明物体划分为关键核心层和影响较小的附加层，核心层的精确颜色计算与尾部层的快速估计相结合。

2. 实现方法：

   • 两个几何pass：一个收集前k个片段形成kTAB，另一个生成逐像素可见性函数。
   • 片段着色与分类：着色后，根据深度转发至核心层或尾部处理，存储在相应的color buffer中。

3. 最终融合：这些color buffer与背景进行融合，展现出Abuffer、Z3抗锯齿、多层alpha混合、kBuffer、双深度剥除、排序无关alpha融合和加权融合透明等关键技术的巧妙运用。

4. 优势：尤其适合高分辨率场景，视觉效果出色且无明显错误，充分利用有限存储空间。

OIT算法及其革新，如Hybrid Transparency，不仅提升了图形渲染的性能，也为我们理解和应用光栅化图形渲染带来了全新的视角。