Shadow Map 原理和改进 【转】

http://blog.csdn.net/ronintao/article/details/51649664

参考

1、Common Techniques to Improve Shadow Depth Maps

2、Tutorial 16 : Shadow mapping

3、Shadow Mapping

4、Shadow Mapping Algorithms

5、Shadow Map阴影贴图技术之探

6、Cascaded Shadow Maps

写在前面

之前已经很久没有再更新博客，上一篇已经是3年前的记录了，当时还比较菜（现在当然仍然菜），所以写的东西大多不是很好……

这期间其实也学了很多新的东西。学习中比较痛苦的一点，是经常发现所学的东西要么就只有一个大意的原理讲解，不会特别深入；要么就是只有一个实现的简单方法，不知道所以然（国内的资料很多是这样）；能够两者兼顾的通常是比较难啃的英文资料，隔一段时间回去再翻阅，由于语言问题又需要花比较长的时间；另外一个问题就是各个相关知识点比较散落，不方便融汇贯通来看。

因此，又产生了回来重开博客，进行汇总的想法。

另外回来重新翻阅之前的博客，发现多了很多留言，以后慢慢的回复填坑吧……

一、shadow map 原理

shadow map是一种常用的实时阴影的生成方法。通常用来生成平行光（direction
light）的阴影。点光源也可以用，不过要更加复杂一些（称为 omnidirectional shadow maps，生成的是
cubemap，如果我会填坑的话，会在以后讲到）。

说到 xx map，第一反应当然是会生成并利用某种纹理。没错，shadow map的核心就是要生成并利用 shadow depth map。下面具体来说。

1、阴影算法的任务

shadow map（以及shadow volume）等shadow算法，到底是做什么的？这其实是需要解决的第一个问题。这些阴影算法的核心，实际上就是要针对任意给定的一个物体片段点（fragment point），鉴定出它是否处在阴影之中。

所以阴影算法，归根结底是要给出这样一个函数：

1. bool ShadowAlgorithm(vector3 fragmentPoint) {
2. if ( IsInShadow(fragmentPoint) )
3. return true;
4. else
5. return false;
6. }

各种不同的阴影算法，实际上就是“是否在阴影中”的鉴别方法不同。

2、阴影产生的自然原理

什么样的点是在阴影中的？看看下面这张图

图1、阴影（图中橘黄色的是不透明的物体）

在平行光的照射下，直觉的可以知道，点A、点D在阴影之外，而点B、点C在阴影之中。直觉判断的依据，就是由于光线的直线传播特性，一旦遇到遮挡，就会产生阴影。换言之，对于光线来说不可见的点，就是在阴影中的点。

那么上面的判断函数 IsInShadow，就可以进一步写为如下的伪代码：

1. bool IsInShadow(vector3 fragmentPoint) {
2. return !IsVisibleToLight(fragmentPoint, mLight);
3. }

其中 mLight是需要生成阴影的平行光，fragmentPoint是需要进行判断的片段点。

3、基于自然原理的提炼：light space 的 shadow depth map

一提到这种可见性的判定，自然的就会想到 depth
test。我们站在光源的位置，按照光线传播的视角，观察场景，计算场景中的物体距离光源的距离（也就是该视角下的深度），并记录各个位置上的最小值（即距离光源最近的点的位置），从而获得一张
shadow depth map。

其实，上面的流程和普通的camera获取depth map的流程是基本一样的，只是要改换到光源位置来观察而已。

4、应用到场景中：利用 shadow depth map

获取了 shadow depth
map之后，就要利用它来进行鉴别。根据第2小节的讨论，可以知道，如果某个点，其在光源视角下的 depth 大于 shadow map中对应位置的
depth，则意味着它被某个物体遮挡，因此是在阴影中的；反之则不在阴影之中。

所以，对于世界中的某个点 p，我们只要将其转移到 light space ，比较他在light space下的depth，就可以判定它是否是在阴影之中了。

二、基本的shadow map流程

根据第一章的讨论，可以大致梳理出流程，下面逐步来说：

1、在light space 摆放 camera

1）投影方式

camera的投影方式有两种：orthographic 和 perspective。那么应该使用哪一种呢？

这就牵涉到shadow map的原理：以光源的角度观察世界。由于我们这里使用的是平行光，所以它眼中的世界是没有透视关系的，因此应该使用 orthographic。而如果使用的是点光源，那么就应该使用 perspective了。

2）视锥体（frustum）

确定了投影方式为 orthographic 之后，就要确定它的视锥体。显然我们需要将view视角下所有物体都包含到视锥体中，但是过大也没有意义，会引起不必要的渲染开销，另外也可以更充分的利用shadow depth map。

这里有两种方式（这一小节的图，全部来自于微软的网站）：

a. Fit To Scene

图2、任意指定的视锥体和 fit to scene 设定下的视锥体

左边是一个任意设定的视锥体，里面的梯形是view视角的frustum，右边是调整shadow frustum，使他正好包含整个scene的情况。

可以看到，如果按照左边的设置，视锥体中有一部分区域是完全空着的，那么截取出的 shadow depth
texture，对应的这一部分也就完全为空，因而利用率更低。另一方面，左边的视锥体远近平面距离较远，由于深度取值实际是转换到 0~1
范围内的，这就意味着有部分值域是利用不上的，那么深度值的精度也被降低了。

那么，如果给定场景的AABB，如何确定灯光的frustum？如果当前light
space的只需要将该AABB的顶点转移到light space，然后取出
xmin，xmax，ymin，ymax，zmin，zmax。由于camera 的观察视野由 x
y分量确定，观察的深度由z确定，因此将camera摆放在x，y的中心点，size取其半径的较大值，然后将zmin设置为near，zmax设置为far即可。

例如下面 unity 的代码，lightCamera就是我们摆放在灯光处的camera

1. private void FitToScene() {
2. List<Vector3> aabbBounds = GetSceneAABBCorners(sceneObject);
3. float xmin = float.MaxValue, xmax = float.MinValue;
4. float ymin = float.MaxValue, ymax = float.MinValue;
5. float zmin = float.MaxValue, zmax = float.MinValue;
6. foreach (Vector3 cornerPoints in aabbBounds) {
7. Vector3 pointInLightSpace = transform.worldToLocalMatrix.MultiplyPoint(cornerPoints);
8. xmin = Mathf.Min(xmin, pointInLightSpace.x);
9. xmax = Mathf.Max(xmax, pointInLightSpace.x);
10. ymin = Mathf.Min(ymin, pointInLightSpace.y);
11. ymax = Mathf.Max(ymax, pointInLightSpace.y);
12. zmin = Mathf.Min(zmin, pointInLightSpace.z);
13. zmax = Mathf.Max(zmax, pointInLightSpace.z);
14. }
15. float xsize = (xmax - xmin)/2;
16. float ysize = (ymax - ymin)/2;
17. float zsize = (zmax - zmin)/2;
18. lightCamera.transform.localPosition = new Vector3((xmin+xmax)/2, (ymin+ymax)/2, 0);
19. lightCamera.orthographicSize = Mathf.Max(xsize, ysize);
20. lightCamera.nearClipPlane = zmin;
21. lightCamera. farClipPlane = zmax;
22. }

b. Fit to View

图3、fit to view设定下的视锥体

这种方法是调整视锥体使他正好包含view frustum。可以看到在左边的情况下，其表现非常好，只需要包含很少的区域，右边的情况对比fit to scene则有得有失。

值得注意的是，view 视角下的阴影，并不一定完全由view视角内包含的物体产生，可以看下面这张图，view视角很小的情况下就会出现问题。

图4、fit to view在view frustum很小时的阴影丢失

因此在实际使用中，是使用灯光的无穷远视锥体和view frustum 以及场景的AABB盒的交集来做的

图5、综合使用scene 与 view frustum 来解决阴影丢失

另外这种方法还有个问题在于视锥体的确定和view frustum产生了关联。只要观察视角变动，则截取尺寸就有可能变化，而在 fit to scene情况下，则是相对固定的。

这种情况的代码与上面的差别不大，可以看到near 和 far clipplane仍然取决于scene，而size则完全取决于view frustrum

1. private void FitToView() {
2. List<Vector3> sceneAABBBounds = GetSceneAABBCorners(sceneObject);
3. List<Vector3> viewAABBBounds = GetViewCorners(viewCamera);
4. RoninBound3D sceneBound = GetBoundInLightSpace(sceneAABBBounds);
5. RoninBound3D viewBound  = GetBoundInLightSpace(viewAABBBounds);
6. lightCamera.transform.localPosition = new Vector3(viewBound.XCenter, viewBound.YCenter, 0);
7. lightCamera.orthographicSize = Mathf.Max(viewBound.XSize/2, viewBound.YSize/2);
8. lightCamera.nearClipPlane = sceneBound.zMin;
9. lightCamera. farClipPlane = sceneBound.zMax;    }

其中获取场景AABB的由于比较简单这里就不给出，获取perspective camera的边角稍微麻烦一点，在unity中代码如下：

1. private List<Vector3> GetViewCorners(Camera cam) {
2. // in unity, the fov is the vertical field of view; horizontal FOV varies depending on the viewport's aspect ratio. Field of view is ignored when camera is orthographic (see orthographic).
3. List<Vector3> corners = new List<Vector3>();
4. float ySizeNear = cam.nearClipPlane * Mathf.Tan(cam.fieldOfView/2 * Mathf.Deg2Rad);
5. float xSizeNear = cam.aspect * ySizeNear;
6. float ySizeFar  = cam.farClipPlane * Mathf.Tan(cam.fieldOfView/2 * Mathf.Deg2Rad);
7. float xSizeFar  = cam.aspect * ySizeFar;
8. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3(  xSizeNear/2,  ySizeNear/2, cam.nearClipPlane)) );
9. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3( -xSizeNear/2,  ySizeNear/2, cam.nearClipPlane)) );
10. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3(  xSizeNear/2, -ySizeNear/2, cam.nearClipPlane)) );
11. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3( -xSizeNear/2, -ySizeNear/2, cam.nearClipPlane)) );
12. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3(  xSizeFar/2,  ySizeFar/2, cam.farClipPlane)) );
13. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3( -xSizeFar/2,  ySizeFar/2, cam.farClipPlane)) );
14. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3(  xSizeFar/2, -ySizeFar/2, cam.farClipPlane)) );
15. corners.Add( cam.transform.localToWorldMatrix.MultiplyPoint(new Vector3( -xSizeFar/2, -ySizeFar/2, cam.farClipPlane)) );
16. return corners;
17. }

以上的代码还有另外一个问题，view camera的frustum有时far clip会非常的大，导致view
frustum 的aabb非常的大，包含了大量不需要的信息。所以在实际使用中，可以先获取view camera的max
depth，然后再进行计算（当然可能还有更好的方式）

2、截取 shadow depth map

1）texture size

要将shadow depth map保存为多大尺寸的纹理是个非常重要的问题。尺寸越大，包含的信息越多，当然越精确，但是消耗的内存也越多。尺寸太小会引发锯齿问题。这里先不展开讨论，在后面的部分会详细讲到。

2）编码方式

texture size体现的是位置的精确度，而该像素点上的值，则是其深度值的精度。如果仅仅利用纹理像素中的一维，则精度显然不够高，而且十分浪费。所以可以通过编码的方式，将其四位（RGBA模式下）统统利用起来。

例如unity中的 EncodeFloatRGBA

1. // Encoding/decoding [0..1) floats into 8 bit/channel RGBA. Note that 1.0 will not be encoded properly.
2. inline float4 EncodeFloatRGBA( float v )
3. {
4. float4 kEncodeMul = float4(1.0, 255.0, 65025.0, 16581375.0);
5. float kEncodeBit = 1.0/255.0;
6. float4 enc = kEncodeMul * v;
7. enc = frac (enc);
8. enc -= enc.yzww * kEncodeBit;
9. return enc;
10. }

在需要取出的时候再进行解码：

1. inline float DecodeFloatRG( float2 enc )
2. {
3. float2 kDecodeDot = float2(1.0, 1/255.0);
4. return dot( enc, kDecodeDot );
5. }

这样就提高了深度值的精度。

3、开始渲染阴影

对于一般的物体，那么直接渲染即可，而对于一些透明的物体，或者需要特殊处理的物体，则可以在这一步再做点文章。

比如说对于一些透明的物体，只希望他的边界处产生阴影，则可以只对他的边界处记录Z值。

这里会在以后补全（希望我会填这个坑）

4、对于每个点，转到 light space ，转换矩阵的确定

首先要明确的是转换的目的。上面截取的 depth map 是在 light space 中获得的，那么对于场景中任意的一点，就需要知道他在light space中的位置。

那么和view space中的 mvp 转换一样，这里也需要转移到light space 的 mvp 矩阵。

在unity中这几个矩阵其实可以直接获取，不过在《Unity 3D ShaderLab开发实战详解》中的第13章中有出现一个具体的矩阵，但是这个矩阵有一些问题（这是一本充满bug的好书），因此在这里额外讨论一下这个矩阵如何确定。

这里我们分别对m、v、p进行讨论：

1）model矩阵：local -> world

显然，light space 和 view space 所面对的世界是一样的，那么将坐标从 local 坐标系转换到
world 坐标系的 model 矩阵就是相同的。那么在unity中，在shader中直接使用 _Object2World 矩阵就可以了

2）view矩阵：world -> view

在unity中可以直接获取这个矩阵，使用 Camera.worldToCameraMatrix 即可。而在《实战》一书中，使用的是灯光的Transform.worldToLocalMatrix。

乍一想，这两个矩阵的功效应该相同：对light space来说，所谓的view space，其实不就是灯光看到的世界吗，那不就是灯光本地的世界吗？

然而将这两个矩阵打印出来，会发现在Z 轴方向有符号上的差异。

详细的讨论可以参考 unity, 相机空间 与 相机gameObject的局部空间 这篇文章。其实问题的本质就在于unity中的坐标系是左手坐标系，而camera view坐标系是右手坐标系。所以在z轴上发生了方向的反转，这样的反转之后，camera所见的物体 z < 0，且越远，z越负。

因此，这里需要使用 Camera.worldToCameraMatrix 来获取view矩阵，或者使用对角矩阵[1, 1, -1, 1]左乘 Transform.worldToLocalMatrix。两者得到的结果是相同的。

3）projection 矩阵：view -> projection

在unity中可以直接从 Camera.projectionMatrix 中获取。

《实战》一书中，在light处放置的是一个perspective的camera，所以其投影矩阵是透视投影，他这里给出的矩阵有比较多的错误。

这里的求法可以参考我之前的博客《【OpenGL】02 - OpenGL中的坐标系》 最后的结论：

在unity的官方手册上也有相同的公式，可见链接最下面的范例。

由于实际使用中，camera处在view space的原点，因此

1. Right - Left   = WidthAtNearClip;
2. Top   - Bottom = HeightAtNearClip;
3. Right + Left   = 0;
4. Top   + Bottom = 0;

而在近平面的 width 和 height 可以由camera 的 fov、aspect和near求取出来：

1. float fov = c.fieldOfView;
2. float n   = c.nearClipPlane;
3. float f   = c.farClipPlane;
4. float aspect = c.aspect;
5. float heightAtNear = 2 * n * Mathf.Tan(fov / 2f * Mathf.Deg2Rad);
6. float widthAtNear  = aspect * heightAtNear;

将这个结果带入原矩阵，并定义

1. float d = 1 / Mathf.Tan(fov / 2f * Mathf.Deg2Rad);

则得到

这样求出的投影矩阵，和Camera.projectionMatrix是相等的。

但这个矩阵仍然不能直接使用，需要根据GPU情况再进行处理（这里的原理我并不清楚，期待今后可以补完），还需要使用

1. GL.GetGPUProjectionMatrix(c.projectionMatrix, false)

才能够得到shader中使用的投影矩阵。

4）正投影的投影矩阵

仍然可以使用 Camera.projectionMatrix 然后使用 GL.GetGPUProjectionMatrix 转换后得到。具体的 Camera.projectionMatrix 矩阵计算方法依旧可以参考我之前的博客 《【OpenGL】02 - OpenGL中的坐标系》

5）correction矩阵

注意到《实战》一书中，还有一个correction矩阵，这个矩阵是做什么的？

一个顶点，经过MVP变化之后，其xyz分量的取值范围是[-1, 1]，现在我们需要使用这个变化过的顶点值来找到
shadow depth map中对应的点来比较深度，即要作为UV使用，而UV的取值范围是[0,
1]，所以需要进行一个值域的变换，这就是这个矩阵的作用。

需要注意的是，要使这个矩阵成立，该vector4的 w 分量必须是 1。在shader中运算的时候必须注意。

5、将上面求得的转换矩阵赋值给shader

在unity中，可以使用下面的代码来达到效果。

1. Shader.SetGlobalMatrix("LightMV", matrix);

在后面的实践中，有时我们还需要传递数组给shader，这个特性在目前的版本（5.3）中还不支持，从官网的论坛上来看，将在5.4中支持该特性。

6、在物体的shader中进行深度比较，来确定阴影

到了这一步，就只需要简单的比较深度就可以了，当然这里也是可以扩展的改善的，后面的bias里面我们会谈到。

7、基础shadow map的代码

代码可以参考附例中的 " 01 Basic ShadowMap"，可以看到综合的流程。

三、对这个流程的一些思考

除了上一章中对于每个独立步骤的讨论之外，对于流程整体，这里还有一些思考。

1、对静态平行光源，shadow depth map 可以预生成吗？

如果场景中需要投射阴影的物体是静态的，且不使用fit to view时是可以的。

2、多个光源要怎样处理？

现在针对单个光源，是放在main pass中执行的，对于多个光源，则每个光源都需要有自己独立的depth
map，以及自己的转换矩阵，在shader中分别处理。可以写在一个pass中，也可以分散到多个pass（类似于forward
add，其实感觉forward add是最合适的处理位置）。

现在我们已经完成了基础的shadow map。但是现在的效果还很难让人满意，所以还需要很多改进。下面我们针对问题逐个来看。

四、问题一： Shadow Acne && Self Shadowing

1、现象

在任何改进措施都不采用的情况下，运行 " 01 Basic ShadowMap"，会看到一张惨不忍睹的画面（当然，阴影还是有的）

图6、无改进的shadow map中的shadow acne

更常见的情况是下图左边这样的锯齿状条纹：

图7、条纹状的shadow acne

这种现象，就被称为 Shadow Acne 或者Self-Shadowing

2、原因

Shadow Mapping 里的 Shadow acne 一节解释的比较清楚，根本原因就是 shadow depth map 的分辨率不够，因此多个 pixel 会对应 map 上的同一个点。

图8、shadow acne成因图

图中黄色箭头是照射的光线，黑色长方形是实际物体表面，黄色的波浪线是 shadow map中的对应值的情况。

可以看到，由于map是对场景的离散取样，所以黄色的线段呈阶梯状的波浪变化，相对于实际场景中的情况，就有一部分比实际场景中的深度要大（对应着黑色线段部分），着部分不会产生阴影（注意图画反了）；一部分比实际场景中的深度要小（对应着黄色线段部分），这部分会产生阴影，所以就出现了条纹状的阴影。

由于这种情况，是物体的实际深度，与自己的采样深度，相比较不相等（实际深度大于采样深度）导致的，所以可谓是自己（采样的副本）遮挡了自己（实际的物体），所以被称为 self shadowing。

3、对策

解决的方法很简单，其实只有实际深度大于采样深度的时候才有问题，那么我们在计算实际深度的时候，往灯光方向拉一点，让他减小一点就可以了

图9、shadow acne的对策：Shadow Bias

这就是shadow bias的原理，具体怎么做，我们后面来看。

五、问题二：Peter Panning

1、现象

图9、peter-panning

这个现象只有在加入了 shadow bias的时候才会出现，如上图，会看到影子脱离了物体（像飞起来的小飞侠一样），被称为
peter-panning。

2、原因

上面现象中提到了 shadow bias，容易知道，其实就是shadow bias加的太多了。

shadow的计算是根据计算中使用的深度与shadow map的深度对比得到的，如果shadow bias加的太多，就会导致物体计算影子时的深度，与他的实际深度差别太大。所以影子就和物体产生了分离。

3、对策

解决的方法，当然就是不要使用太大的shadow bias。

六、Shadow Bias

前面两节一直在说要加入shadow bias，但是可以看到，加小了没用，会有 shadow acne；加多了又会导致
peter panning。所以要怎么加，是有一定技巧的，最终的目标是要找到一个刚好能够消除 shadow acne的 bias 值。

现在常用的shadow bias的计算方法，是基于物体斜度的，称为 slope scale based depth bias。

简单来说就是

公式的具象化可以参考下图：

图10、slope scale depth bias diagram

这样做的原理是，当斜度大的时候，shadow map上的一个点，所对应的实际物体的一小块面，其深度变化就会更大。

举例来说，一个x方向的斜坡，同样是在x方向上差0.01，如果坡角是45度，那么深度差就是0.01，如果坡角是60度，那么深度差就是0.017.

如果采样点都是在x=0.005处，那么对坡角60的情况，就需要bias至少为0.0085，才可以保证不会产生 shadow acne，而45度的情况，bias只要0.005就可以了

图11、slope scale depth bias示例

对于这个公式，需要做一些说明：

1）坡度如何确定？当然是用顶点的normal，但是需要注意的是，我们是在灯光坐标系下观察物体的，所以normal需要转换到light space中。

2）里面的两个参数factorSlope 和 constantBias 如何确定？NVidia 告诉我们：这是一门艺术.... 所以慢慢调吧。

shadow bias的代码，可以参考范例中 "02 ShadowMap With Bias" 部分。

七、问题三：Hard Shadow && Soft Shadow

1、现象

现在我们生成的阴影，其边缘是没有过渡的，这样也容易产生锯齿。（本节的图来自于 nvidia 的 gpu gems）

图12、hard shadow和边缘的锯齿

而现实世界中的影子（物理原理我忘记了，希望以后会填坑），边缘会更淡，有一定的渐变效果。

我们现在产生的这种无渐变的影子，就被称为 hard shadow，有边缘效应的则称为soft shadow。

2、原因

原因是显然的：我们的判断是0-1的，只是检查是否在阴影之中，只有是和不是两种情况，当然会产生 hard shadow。

3、对策

常用的解决方案称为 shadow filtering，在下一段，我们会展开来说。

八、Shadow Filter && PCF（Percentage Closer Filtering）

由于对PCF以外的 shadow filter了解甚少，因此我对于shadow filter的理解还不够清楚。其他可查的filter手段包括"Exponential shadow map filtering"，“Variance
Shadow Maps”（这个很常用，有机会要补完），都是用来解决shadow map的硬边缘和锯齿问题。

对于PCF，其核心思路就是，如果是影子内部，则他周围的一圈点肯定也在阴影之中，如果是影子边缘，则他周围就会有些点不在阴影里，且越靠边，这些不在阴影中的邻居越多。

所以检测一个点是否是在影子边缘，只要观察他的邻居就可以了。

在实际代码中，输入一个点A，我们在 shadow depth map中取出他和他周围点的深度，然后和 A 的深度做比较（相当于用 A 的深度来代表他周围那一圈点的深度），然后根据有多少个点在阴影中，确定点 A 处影子的强度。

原理是十分简单的，根据取点的方法和范围，又分为 2×2 PCF，4×4 PCF 等等；根据每个点对影子强度加成的系数不同，又分为平均采样，泊松采样等等。

代码可以参见范例中的 "03 ShadowMap With PCF"

九、问题四：近处锯齿 Perspective Aliasing

1、现象

图13、锯齿

如左图，在场景比较大的情况下容易出现这种情况，在view camera的近处，产生了锯齿状的影子。

2、原因

根本原因仍然是shadow map的分辨率不够（可以看出，这一点是shadow map方法的软肋）。

在camera的近处，场景中的物体的分辨率比较高，一小段面片，会对应着大量的pixel，而此时的shadow
map精度没有发生变化，所以就会有大量的pixel对应着shadow map中的同一点，因而产生锯齿情况（当然使用 PCF 会略有好转）。

MSDN上的这张图很能说明问题：

图14、单张shadow map时的效果情况图

图中的方块中，颜色越深，表示shadow map的利用情况越差。可以看到，在camera近处，shadow map的利用率低，最终产生了锯齿。

另外一方面，对于较大的场景，如果使用一张shadow map来记录整个场景的depth，就容易不够用，也容易导致锯齿。

3、对策

解决的方案参见下一段：CSM

十、CSM （Cascaded Shadow Map）

针对上面的问题，容易想到，既然一张不够，那么我们就多来几张。这就是CSM的出发点。那么场景就变成了这样：

图15、多张shadow map时的效果情况图

同上面的图一样，图中的方块颜色越深，表示shadow map的利用情况越差。可以看到在使用多张shadow map的情况下，效果明显提高了。

CSM本身也是一个很大的话题，其中许多关键点也有多种实现方式，具体可以参考这里。我这里由于懒的原因，只实现了最基本的CSM。

下面来说明具体流程：

1、首先要将整个场景分割成多块

这里也主要有两种方法:

一种是 Fit To Scene，他的特点是所有区块的近平面都是相同的，变化的是远平面。见下图左。

另一种是 Fit To Cascade，他是普通的按照view camera的深度范围，将场景划分为若干块。见下图右。

图15、Fit To Scene && Fit To Cascade

显然 Fit To Cascade 对map 的利用率更高，但是Fit To Scene也有好处，主要是用来解决闪烁问题（这里我并没有理解透彻，期望以后可以补全）。

2、对每个区块，进行正常的shadow map截取

这一步和普通的shadow map并没有什么不同，只是要针对每个区块进行一次，从而会得到多个shadow depth map。每次截取，都需要记录截取时light camera的MVP矩阵。

3、在shader中，判断应该使用哪个shadow map

由于每个区块划分的依据是深度，因此简单的做法是将顶点的深度与划分区块的深度进行比较，就可以知道归属了。

另一种复杂的方法被称为 Map-based cascade selection。由于我本人理解有限，这里也不展开讲了。

4、选出shadow map之后，按照普通的shadow map方法进行深度比较和 filtering

这一步与普通的shadow map也是相同的。同样可以使用shadow bias和pcf。

5、在普通的CSM流程之后，还可以进行CSM区块之间的blending等操作来改善效果

这一步可以说是对基本CSM的改进了，我这里的代码没有实现。总体来说，就是针对两张 shadow map 交接处的不匹配现象，通过blending 来进行平滑过渡。

以上就是CSM的基本流程，具体的代码可以参考范例的 "4 CSM" 部分。

十一、范例

最后附上范例，地址：http://download.csdn.net/detail/ronintao/9569628。该范例使用 unity 5.3.4 编写，由于水平所限，仅仅实现了最基本的功能。