我们前面学习过了光栅化，而光栅化会有一系列问题，比如：全局的光线传输，阴影。我们之前讲着色的时候说了，我们认为着色是一个局部的操作，我们只考虑着色点本身，并不考虑其它物体的遮挡对着色点的影响，而这是不正确的，这导致了我们并不能通过着色来呈现阴影。而人们通过一种叫做阴影图/阴影映射(英文Shadow Mapping，对应的结构叫做Shadow Map)的方法使得即使是在光栅化中也能呈现阴影。
首先，Shadow Mapping是一种基于图像空间的做法，也就是说我们并不需要知道场景中的几何信息。其次，Shadow Mapping 会产生阴影的走样问题。Shadow Mapping的一个重要思想：如果一个点不在阴影中，那么说明摄像机可以看到这个点，并且光源也可以看到这个点。如果一个点在阴影中，那么说明摄像机可以看到这个点，但是光源看不到这个点。此外要说明的一点是，传统的Shadow Mapping只能处理点光源/方向光源，这种光源产生的阴影一般会有明显的边界，也就是硬阴影，也就是说一个点要么在阴影中，要么不在阴影中，非0即1的一个过程。
Shadow Mapping的第一步是先从光源出发，可以理解为在光源处放置了一个虚拟摄像机，然后对整个场景做一遍光栅化，通过我们前面提到的深度缓冲我们可以得到从光源出发看到哪些点。由此我们可以得到一幅图，但是不对这幅图着色，而是把看到点对应的深度记录下来。
第二步，我们从真正的摄像机出发，如果我们观察到一个点，我们做一次投影，把它投影回到从光源出发的虚拟摄像机的平面上，就可以得到看到的那个像素的之前记录下的深度，与此同时我们计算摄像机观察点到光源的距离，如果和前面记录的深度相等，这就说明该点不应该存在阴影，因为眼睛和光源都可以观察到，如上图中橙色线标注的观察点。
相反的，如果计算得到的观测点到光源的距离和之前记录的深度值不相等，则说明该点在阴影中，因为光源看不见该点。
有阴影(左)和无阴影(右)的比较
从光源出发观察光栅化得到的深度图
相机观察点投影回光源的距离和记录深度比较后的结果图
从上面的图我们看得出，我们得到的图非常脏，这是浮点数的精度问题，在实际场景中，我们判断我们投影回的距离和深度相等是非常困难的，包括：投影回的像素包含不止一个观察点，且浮点数很难判断相等。人们尝试不用相等，而是定义如果我们实际投影回的距离大于之前记录的深度，就判定该点在阴影中，但还是存在问题，因为有一些特别接近的值无法判断，像1.00001这种，于是人们又引入了一个偏差量，也就是不能只判断实际距离大于记录深度，还要大于记录的深度加上偏差量。但实际上这些方法本质上仍然不能解决所有的问题。
另外一个问题，我们从光源视角得出的深度图是有分辨率的，如果这张深度图分辨率特别低，就会导致阴影的走样，我们会看到场景中的阴影有很严重的锯齿，当然我们可以使用更高分辨率的阴影图，但是这就会造成更大的性能开销。
还有，我们前面提到的，传统的阴影图并不能解决硬阴影问题，当然阴影图在今天经过人们的不懈努力已经能解决硬阴影的问题了。当然，通过传统光栅化的办法做全局的光照仍然非常困难。
而软阴影是如何产生的呢？它的存在是因为光源有一定的大小，如上图中的日蚀示意图，图中地球上产生了本影(Umbra)，半影(Penumbra)，落在本影区域的人完全看不见太阳，而落在半影区域的人可以看到太阳的一部分。软阴影的边缘相对硬阴影来说比较柔和。而通过上面的解释我们也可以得知，点光源是不可能产生软阴影的。
通过介绍阴影图，我们得知了传统光栅化在有些方面是非常难做的，阴影，全局光照。而下一部分我们讲到的光线追踪都能对这些问题有更好的解决办法，包括光线追踪产生的代价，都会在之后一一介绍。
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