我们有一个带有半透明墙壁和几个光源的矩形区域。我们只考虑俯视图，所以这是一个 2D 问题。我们需要找到该区域每个点的近似照明（信号强度）。
我们需要让算法变得非常快。蛮力方法对于我们的目的来说太慢了。您可以假设所有墙壁都衰减相同的量，即使是恒定的衰减量也是可以接受的。
该区域最多为 1000x1000，并且不会有超过 100 个光源。光源的范围可以约为。50-100 个单位（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光度。显然，它是 O(n^3) 并且慢得令人无法接受。
时间我并不是指任何特定的限制：但最好在 100 毫秒或更快的时间内完成整个图像。请记住，我对准确性的要求不如速度。
只是在黑暗中刺伤：您是否研究过（GPU 加速的）光子映射？
您可以通过线性损失质量（图像获得一半直径并重新采样回相同大小）来二次减少类似算法的运行时间（例如，跳过每第二个 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（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的大小。然后从像素中提取亮度。
我在 youtube 上上传了一段视频，显示了我编写代码以尝试是否可行的测试运行。它似乎与您需要的类似（在单个线程上“几乎实时”进行）：
当然，这里的墙壁是具有透明属性的线条，光线不会像您期望的那样漫射，而是线性漫射，但是您的算法应该可以使用“近似值”，或者如果速度足够，您可以调整这个值。并且要注意代码写得很糟糕，因为我只是在做实验。
这里亮度是标准化的，您可能会以对数比例将亮度嵌入到像素中，这样您就可以适应更大的范围，以保留原始值。
你可以用它来做点什么吗：这是项目：
如果您对其进行优化和线程化，对于具有 100 个直径为 300 的灯和 20 个长度为 200 的墙（近似为 5）的 1000x1000 图像可能需要 100 毫秒。