法线贴图

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我们的场景中已经充满了多边形物体,其中每个都可能由成百上千平坦的三角形组成。我们以向三角形上附加纹理的方式来增加额外细节,提升真实感,隐藏多边形几何体是由无数三角形组成的事实。纹理确有助益,然而当你近看它们时,这个事实便隐藏不住了。现实中的物体表面并非是平坦的,而是表现出无数(凹凸不平的)细节。

例如,砖块的表面。砖块的表面非常粗糙,显然不是完全平坦的:它包含着接缝处水泥凹痕,以及非常多的细小的空洞。如果我们在一个有光的场景中看这样一个砖块的表面,问题就出来了。下图中我们可以看到砖块纹理应用到了平坦的表面,并被一个点光源照亮。

image.png

光照并没有呈现出任何裂痕和孔洞,完全忽略了砖块之间凹进去的线条;表面看起来完全就是平的。我们可以使用specular贴图根据深度或其他细节阻止部分表面被照的更亮,以此部分地解决问题,但这并不是一个好方案。我们需要的是某种可以告知光照系统给所有有关物体表面类似深度这样的细节的方式。

如果我们以光的视角来看这个问题:是什么使表面被视为完全平坦的表面来照亮?答案会是表面的法线向量。以光照算法的视角考虑的话,只有一件事决定物体的形状,这就是垂直于它的法线向量。砖块表面只有一个法线向量,表面完全根据这个法线向量被以一致的方式照亮。如果每个fragment都是用自己的不同的法线会怎样?这样我们就可以根据表面细微的细节对法线向量进行改变;这样就会获得一种表面看起来要复杂得多的幻觉:

image.png 每个fragment使用了自己的法线,我们就可以让光照相信一个表面由很多微小的(垂直于法线向量的)平面所组成,物体表面的细节将会得到极大提升。这种每个fragment使用各自的法线,替代一个面上所有fragment使用同一个法线的技术叫做法线贴图(normal mapping)或凹凸贴图(bump mapping)。应用到砖墙上,效果像这样:

image.png 你可以看到细节获得了极大提升,开销却不大。因为我们只需要改变每个fragment的法线向量,并不需要改变所有光照公式。现在我们是为每个fragment传递一个法线,不再使用插值表面法线。这样光照使表面拥有了自己的细节。

法线贴图

为使法线贴图工作,我们需要为每个fragment提供一个法线。像diffuse贴图和specular贴图一样,我们可以使用一个2D纹理来储存法线数据。2D纹理不仅可以储存颜色和光照数据,还可以储存法线向量。这样我们可以从2D纹理中采样得到特定纹理的法线向量。

由于法线向量是个几何工具,而纹理通常只用于储存颜色信息,用纹理储存法线向量不是非常直接。如果你想一想,就会知道纹理中的颜色向量用r、g、b元素代表一个3D向量。类似的我们也可以将法线向量的x、y、z元素储存到纹理中,代替颜色的r、g、b元素。法线向量的范围在-1到1之间,所以我们先要将其映射到0到1的范围:

vec3 rgb_normal = normal * 0.5 + 0.5; // 从 [-1,1] 转换至 [0,1]

将法线向量变换为像这样的RGB颜色元素,我们就能把根据表面的形状的fragment的法线保存在2D纹理中。教程开头展示的那个砖块的例子的法线贴图如下所示:

image.png

这会是一种偏蓝色调的纹理(你在网上找到的几乎所有法线贴图都是这样的)。这是因为所有法线的指向都偏向z轴(0, 0, 1)这是一种偏蓝的颜色。法线向量从z轴方向也向其他方向轻微偏移,颜色也就发生了轻微变化,这样看起来便有了一种深度。例如,你可以看到在每个砖块的顶部,颜色倾向于偏绿,这是因为砖块的顶部的法线偏向于指向正y轴方向(0, 1, 0),这样它就是绿色的了。

在一个简单的朝向正z轴的平面上,我们可以用这个diffuse纹理和这个法线贴图来渲染前面部分的图片。要注意的是这个链接里的法线贴图和上面展示的那个不一样。原因是OpenGL读取的纹理的y(或V)坐标和纹理通常被创建的方式相反。链接里的法线贴图的y(或绿色)元素是相反的(你可以看到绿色现在在下边);如果你没考虑这个,光照就不正确了(译注:如果你现在不再使用SOIL了,那就不要用链接里的那个法线贴图,这个问题是SOIL载入纹理上下颠倒所致,它也会把法线在y方向上颠倒)。加载纹理,把它们绑定到合适的纹理单元,然后使用下面的改变了的像素着色器来渲染一个平面:

uniform sampler2D normalMap; void main() 
{ 
    // 从法线贴图范围[0,1]获取法线 
    normal = texture(normalMap, fs_in.TexCoords).rgb; 
    // 将法线向量转换为范围[-1,1] 
    normal = normalize(normal * 2.0 - 1.0); [...] // 像往常那样处理光照 
}

这里我们将被采样的法线颜色从0到1重新映射回-1到1,便能将RGB颜色重新处理成法线,然后使用采样出的法线向量应用于光照的计算。

image.png