我们有一个长方形区域，有半透明的墙壁和一些光源。我们只考虑顶视图，所以这是一个二维问题。我们需要找到该区域每个点的近似光照（信号强度）。
我们需要使算法非常快。对我们来说，蛮力方法太慢了。您可以假设所有墙都衰减相同的数量，甚至可以接受恒定的衰减量。
该区域最多为1000x1000，光源不会超过100个。光源可以具有大约的范围。 50-100单位（它们不是无限的）。欢迎使用更快但近似的算法。
提前致谢！
我尝试的基本上是蛮力方法：将每个样本点与每个墙壁和光源进行比较，以确定其亮度。显然，它是O（n ^ 3）并且速度慢得令人无法接受。
到时候我没有任何特定的限制：但是在100毫秒或更快的时间内完成整个图像会很不错。请记住，我不需要速度的准确性。
答案 0 :(得分：3)
只是在黑暗中刺伤：你看过（GPU加速）光子映射吗？
答案 1 :(得分：0)
您可以通过线性降低质量（图像获得半直径并重新采样到相同大小）来平方地减少类似算法的运行时间（例如，跳过每第2个x和y）。
使用位图存储亮度，并在较小尺寸的位图（除以近似因子）上渲染所有点线atc（但也将所有点除以近似因子）然后使用高斯模糊并重新采样回所需大小。然后从像素中提取亮度。
我在youtube上上传了一个视频，显示了测试的运行情况，如果可行，我会尝试编写代码。它似乎与您的需求相似（在单个线程上以“几乎实时”的方式执行）：
当然这里的墙是具有透明属性的线条，光线不会像你期望的那样漫射而是线性地散射，但是“近似”应该可以被算法使用，或者你可以在速度足够的情况下调整这个。并且要注意代码编写得非常糟糕，因为我只是在尝试。
这里的光度是标准化的，您可能会将对数刻度中的光度嵌入到像素中，因此您可以适应更大的范围，以保留原始值。
你可以用它做什么： 这是项目：
如果你对它进行优化和加工，对于1000x1000图像可能需要100ms，其中100个灯的直径为300，像20个长度为200的墙，可以达到5的近似值。