焦散 (光学)

光学中，焦散现象（caustic）是被弯曲的面或物体反射或折射后，出现光线的包络，或包络在另一面上的射影。焦散现象会形成焦散线或焦散面，每条光线都与之相切。如右图所示，可见明显的焦散线。这些形状通常有尖点。 集中的光线（如阳光）会灼伤人。“焦散”（caustic）一词来自希腊语καυστός“烧焦”，途经拉丁语causticus“燃烧”。 光线照射在酒杯上时，就会出现焦散现象。玻璃杯会投射出阴影，也会产生弯曲的亮区。在理想情况下（包括平行光射入时）会产生肾形光斑。光线穿过波浪照射在水体上时，通常会形成波纹状的焦散线。 彩虹是人们熟悉的另一种焦散现象。雨滴对光的散射会使不同波长的光折射成半径不同的弧线，从而产生彩虹。 计算机图形学中，大多数现代渲染系统都支持焦散效果，其中有些甚至还支持立体焦散。这是通过光线追踪光束的可能路径，并考虑折射与反射实现的；光子映射是其中一种实现方式。立体焦散也可以由体积路径跟踪实现。一些计算机图形系统采用“正向光追”技术，将光子模拟为来自光源，按照规则在环境中反弹。在有足够光子照射到表面的区域，就会形成焦散，使其比平均区域更亮。“反向光追”则是以相反方式工作，从表面开始，确定是否有通向光源的路径。这里 （页面存档备份，存于互联网档案馆）可见一些三维光追焦散的例子。 大多数计算机图形系统的重点在美学而非物理上精确，这在电脑游戏的实时渲染中尤为明显，游戏中大多使用预先算好的材质。 焦散工程描述的是解决计算机图形学中逆问题的过程。即，在给定图像的前提下，确定折射或反射光形成图像的表面。 在这问题的离散版本中，表面会被分为若干微表面，假定是光滑的，即每片微表面反射/折射的光线形成高斯焦散。这意味着，每个微表面都服从高斯分布。每块微表面的位置与方向由泊松积分与模拟退火相结合的方法得到。 解决连续问题的方法多种多样，如利用运输理论中所谓最优运输（optimal transport）的思想寻找入射光与目标表面之间的映射。获得这种映射后，利用斯涅尔定律反复调整，从而优化表面。 控制焦散图案是相当具有挑战性的问题，因为表面的微小变化会严重影响图案质量：光线方向在与材料反射/折射时可能会受到其他光线的干扰。这将导致图案离散、不连续。为了解决这个问题，基于最优运输的方法是现有的建议方法之一，它可以在光线穿过某种透明材料表面传播时改变光线方向，从而控制焦散图案。给定物体/图案的参考图像，目标是描述光线折射通过的材料表面，并汇聚到参考图像的类似图案。具体方法是重新排列/重新计算初始光强，直到得到优化问题的最小值。 这里进考虑折射焦散，对象可按如下方式确定（不同输出的反射焦散也有类似原理）： 输入: 给定光源位置，灯光通过材料传播后获得的图案图像。 输出: 接收面（平坦的固体表面，例如：地板、墙壁等）上的焦散图形。 为实现目标图案，须将光线射向外部环境的表面加工成一定形状，以便在另一面实现所需的图案。 如上述，在输入图像的情况下，该过程将产生类似的焦散图案作为输出。原则上，有两个核心阶段，又分成两个子阶段： 解最优运输问题 计算目标光分布 计算从初始分布到目标分布的映射 优化目标表面 计算表面的法线表示 表面细化 在透明表面发生折射的情况下，例如在清澈水面下出现的图案，可以观察到3种主要现象： 非常亮（凝聚光强）的点（所谓奇点） 连接各点的曲线状对象 光强度较低的区域 未进行计算，我们引入以下3个量来描述图案的几何特征：点奇异性 Φ p {\displaystyle \Phi _{p}} （度量某些高度集中的点的光强）、线奇异性 Φ c {\displaystyle \Phi _{c}} （度量某些较亮曲线附近的光强）、辐照度 Φ I {\displaystyle \Phi _{I}} （测量某个光照不集中区域的强度）。把它们放在一起，下面的函数就定义了目标表面上某一部分Ω的总辐射功率 Φ T {\displaystyle \Phi _{T}} ： Φ T ( Ω ) = ∑ i = 1 N δ Φ p i ( Ω ) + ∑ j = 1 N γ Φ c j ( Ω ) + Φ I ( Ω ) {\displaystyle \Phi _{T}(\Omega )=\textstyle \sum _{i=1}^{N_{\delta }}\Phi _{p}^{i}(\Omega )+\sum _{j=1}^{N_{\gamma }}\Phi _{c}^{j}(\Omega )+\Phi _{I}(\Omega )\displaystyle } 这步之后，就有了两个辐射通量测量值，分别是辐射源 Φ S {\displaystyle \Phi _{S}} （由初始化均匀分布）与目标 Φ T {\displaystyle \Phi _{T}} （上一步计算）。剩下要计算的是从源到目标的映射。为此要先定义几个量，首先是两个由概率取值的光强： μ S {\displaystyle \mu _{S}} （用 Φ S {\displaystyle \Phi _{S}} 除以 Φ S ,   Φ T {\displaystyle \Phi _{S},\ \Phi _{T}} 之间联合区域的通量）、 μ T {\displaystyle \mu _{T}} （用 Φ T {\displaystyle \Phi _{T}} 除以 Φ S ,   Φ T {\displaystyle \Phi _{S},\ \Phi _{T}} 之间联合区域的通量）。其次，由多个点 s i ∈ ( Φ S ∪ Φ T ) {\displaystyle s_{i}\in (\Phi _{S}\cup \Phi _{T})} 生成原网格，之后再变形。接着，在这组点 s i {\displaystyle s_{i}} 上定义power图 P w {\displaystyle P_{w}} （一组power元 C i w {\displaystyle C_{i}^{w}} ），由权向量 ω {\displaystyle \omega } 加权。最后，我们的目标是决定要移动哪些power元。考虑面上所有 x {\displaystyle x} 个顶点，找到以下凸函数的最小值 ω m i n {\displaystyle \omega _{min}} ，就可得到目标的匹配power图： f ( ω ) = ∑ s i ∈ S ( ω i . μ S ( C i 0 ) − ∫ C i ω ( ‖ x − s i ‖ 2 − ω i ) d μ T ( x ) ) {\displaystyle f(\omega )=\sum _{s_{i}\in S}(\omega _{i}.\mu _{S}(C_{i}^{0})-\int \limits _{C_{i}^{\omega }}(\|x-s_{i}\|^{2}-\omega _{i})d\mu _{T}(x))} 在解出最优运输问题后，就得到了顶点。不过，这并没有提供最终表面形状的信息。给定入射光 d I {\displaystyle d_{I}} 、出射光 d O {\displaystyle d_{O}} 及上一步所得的power图，根据斯涅尔定律可算出曲面法线： n = d I + η x ‖ d I + η d T ‖ = d I + η x ‖ d I + η ( x R − x ) | | x R − x | | ‖ {\displaystyle n=d_{I}+{\eta x \over \lVert d_{I}+\eta d_{T}\rVert }=d_{I}+{\eta x \over \lVert d_{I}+\eta {(x_{R}-x) \over ||x_{R}-x||}\rVert }} 其中 η {\displaystyle \eta } ：折射系数 x R {\displaystyle x_{R}} ：解上述最优运输问题所得目标位置 得到法线表示后，通过最小化以下复合能量函数，实现表面细化： a r g m a x x ω ⋅ [ E i n t , E d i r , E f l u x , E r e g , E b a r ] {\displaystyle {\underset {x}{\operatorname {arg\,max} }}\,\omega \,\cdot [E_{int},\,E_{dir},\,E_{flux},\,E_{reg},\,E_{bar}]} 其中 E i n t = ∑ v ∈ M T ‖ n o − n ‖ 2 2 {\displaystyle E_{int}=\sum _{v\in M_{T}}\lVert n_{o}-n\rVert _{2}^{2}} 是将最优运输所得顶点法线 n o {\displaystyle n_{o}} 与斯涅尔定律计算所得目标法线 n {\displaystyle n} 对齐，所得的积分能量。 E d i r = ∑ v ∈ M T ‖ x − proj ( x S , d I ) ( x ) ‖ 2 2 {\displaystyle E_{dir}=\sum _{v\in M_{T}}\lVert x-{\textbf {proj}}_{(x_{S},\,d_{I})}(x)\rVert _{2}^{2}} ：最优传输所得网格无法适应不连续面的尖点，这一项用于惩罚这种点，使其不会随入射光发生显著变化。 E f l u x = ∑ t ∈ M T ‖ Φ T ( t ) − Φ S ( t s ) ‖ 2 2 {\displaystyle E_{flux}=\sum _{t\in M_{T}}\lVert \Phi _{T}(t)-\Phi _{S}(t_{s})\rVert _{2}^{2}} 是经过网格中三角形 t {\displaystyle t} 的能量通量。 E r e g = ‖ L X ‖ 2 2 {\displaystyle E_{reg}=\lVert {\textbf {L}}{\textbf {X}}\rVert _{2}^{2}} 是使三角形形状规则化、保持形状良好的能量。 E b a r = ∑ v ∈ M T ‖ m a x ( 0 , − l o g ( ( 1 − n R . ( x − x R ) ) + d T H ) ‖ 2 {\displaystyle E_{bar}=\sum _{v\in M_{T}}\lVert max(0,-log((1-n_{R}.(x-x_{R}))+d_{TH})\rVert ^{2}} 是屏障能量，用于确保曲面变形不会超过一定距离的阈值 d T H {\displaystyle d_{TH}} 。 逆图形学是一种观察图像数据、推断所有可能属性（如三维几何、光照、材料与运动）生成逼真图像的方法。传统计算机图形学中，为使图像具有理想的外观和效果，要赋予图像所有相关属性/特征，这可以说是前向方法；而在焦散设计中，物体（尤其材料表面）的性质并不平凡。给定约束条件就是要获得的目标图像。因此，目标是通过观察、推断目标图像，以获得其性质。这可以视作反向方法。 下面是基本损失函数，解释了如何优化参数： L ( c ) = ‖ f ( c ) − I ‖ 2 {\displaystyle L(c)=\lVert f(c)-I\rVert ^{2}} 其中 L ( c ) {\displaystyle L(c)} ：损失函数，渲染图像与目标的均方误差 c：包含可能影响生成图像的元素 I：目标图像 首先，设计目标图案并计算前向传递，得到合成图样。然后与目标图案比较，得到损失。 这是让合成图案尽可能与目标图案相似。然后进行反向传播，以获得焦散制造中所需的优化属性。 外观（Appearance， A {\displaystyle A} ）：像素表面外观建模为MipMap纹理与像素亮度之积。 几何（Vertices， V {\displaystyle V} ）：假定三维场景由三角形近似，参数为顶点 V {\displaystyle V} 。 摄像机（Camera， C {\displaystyle C} ）：焦距、视点、摄像机中心。 还可以有更多元素，如反照率、折射率之类。 引入U为中间变量，表示2维投影的顶点坐标。这些属性的梯度可从链式法则推导出： ∂ f ∂ V = ∂ f ∂ U × ∂ U ∂ V {\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial V}}={\frac {\partial f}{\partial U}}\times {\frac {\partial U}{\partial V}}} ∂ f ∂ V = ∂ f ∂ A × ∂ A ∂ V {\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial V}}={\frac {\partial f}{\partial A}}\times {\frac {\partial A}{\partial V}}} ∂ f ∂ C = ∂ f ∂ U × ∂ U ∂ C {\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial C}}={\frac {\partial f}{\partial U}}\times {\frac {\partial U}{\partial C}}} 应用随机梯度下降后，可得最优的 A ,   V ,   C {\displaystyle A,\ V,\ C} 。随后，这些量将用于雕刻或铣削材料，以生成目标图案。 一种常见方法是利用各种深度学习自动微分框架/库（如TensorFlow、PyTorch、Theano）中执行微分运算的能力。 还有一种方法是用OpenDR框架建立前向图形模型，并自动获取模型参数的导数，以进行优化。在获得优化属性后，就可以生成目标图像。OpenDR提供的局部优化方法可纳入概率编程框架，可以解决焦散问题。 计算设计出焦散图样后，处理过的数据将用作机械加工。 根据所需质量、制造所需工作量和可用的制造方法，可以用各种材料。 常见折射材料：亚克力、聚碳酸酯、聚乙烯、玻璃、钻石 常见反射材料：钢、铁、铝、金、银、钛、镍 焦散图样设计有很多应用，如 灯具 珠宝 建筑 装饰玻璃生产 焦点 模糊圈 焦散 (数学) Lynch, DK; Livingston, W. 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