即使使用当前最先进的并行计算设备，包含散射的高分辨率烟雾实时体渲染依然是一个巨大挑战。补偿光线步进法首次实现了低频环境光下包含多次散射的实时烟雾渲染，具体做法为通过预处理将烟雾的密度场分解为径向基函数近似的密度场和残差场，在渲染阶段首先通过近似密度场快速计算体数据中的源辐射率，再在光线步进成像过程中补偿残差影响。虽然补偿光线步进法在保证渲染质量的基础上实现了实时渲染，但当烟雾密度数据分辨率提高时预处理时间将迅速提高，使其难以处理高分辨率数据。　　本文在补偿光线步进法的基础上提出了基于径向基函数的多分辨率体数据向量化方法，显著地提高了预处理效率;同时，所得到的多分辨率下的预处理结果也将提高渲染效率。首先由原数据构建不同的分辨率层次，再按照从稀疏到密集的顺序逐层进行基于径向基函数的向量化。每层基于径向基函数的向量化都是对本层所有径向基函数的位置，半径和权重进行随机优化的过程，同时使用前一层的优化结果做当前层的初始化。在实时渲染阶段，预处理得到的多分辨率层次下的优化结果可以直接应用在LoD框架中，使渲染进一步加速。　　根据实验证实了本文所提出的多级随机优化方法节约了50％以上的预处理时间，同时提高了渲染效率，可以应用于电影特效，电子游戏，虚拟现实与增强现实等领域。