BVH加速结构是如何平衡构建相对耗时和也能兼顾射线检测效率
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在光线追踪中，BVH（Bounding Volume Hierarchy）是一种常用的空间数据结构，用于加速场景中的射线-物体相交测试。BVH通过将场景中的物体组织成一个树形结构来减少不必要的相交测试，其中每个节点代表一个包围盒（Bounding Box），而内部节点则包含其子节点的包围盒。这种结构使得我们可以在不检查所有物体的情况下，快速排除一些不可能与射线相交的物体。
BVH加速结构的构建策略
递归划分：一种常见的构建方法是递归地将场景分割成两部分，直到达到某个停止条件（如节点中的物体数量或包围盒的大小）。递归划分可以基于不同的策略，例如选择合适的轴（x, y, z）进行二分，或者根据物体的空间分布选择最优的划分平面。
SAH优化：表面面积启发式（Surface Area Heuristic, SAH）是一种优化策略，它尝试最小化划分后的两个子节点的总成本，包括划分操作的成本以及后续可能需要进行的相交测试的成本。SAH通过计算不同划分方式下的预期成本，选择成本最低的方式作为划分标准。
堆排序：在某些实现中，使用堆排序来快速找到最佳的划分点。这种方法可以有效地减少寻找最优划分所需的计算量。
自底向上构建：另一种方法是从场景中的最小单元开始，逐步合并相邻的单元形成更大的节点，直到构建出完整的BVH树。这种方法避免了递归带来的额外开销，但可能需要更复杂的合并逻辑。
平衡构建时间和射线检测效率
构建时间：BVH的构建是一个预处理步骤，通常在场景初始化阶段完成。尽管构建过程本身可能比较耗时，但由于它可以并行化执行，并且一次构建后可以在多次渲染中复用，因此在实际应用中并不显著影响整体性能。
射线检测效率：通过有效的BVH构建策略，可以在射线检测阶段极大地提高效率。例如，使用SAH优化的BVH可以显著减少不必要的相交测试次数，从而加快射线追踪的速度。此外，好的BVH结构还能够更好地适应场景的变化（如动态对象），进一步提高效率。
综上所述，虽然BVH的构建确实需要一定的时间，但是通过采用合适的构建策略（如SAH优化），可以有效提升射线检测的效率，从而在总体上优化光线追踪算法的性能。