真实感图形绘制是计算机图形学的主要研究内容之一，它追求对场景的逼真渲染。通常的基于Splats的点云模型的光线跟踪算法，其绘制效果存在轮廓粗糙、细节模糊等缺陷。基于光子图的光子映射算法是一种高效的全局光照的绘制算法，但光子图中的光子数目受内存容量的限制，光照估计容易产生噪声和偏差。渐进式的光子映射算法，通过多次迭代计算，能有效地减少光照估计的噪声与偏差，但这需要进行计算时间很长的光子跟踪阶段。本文对目前的基于点云模型的光线跟踪和基于光子图的光子映射等真实感绘制算法进行了深入研究，并取得了以下研究成果：1.基于高度差的点云模型的光线跟踪算法。针对基于Splats的点云模型，本文在理论上分析了基于隐式曲面的光线跟踪算法绘制效果的缺陷（如轮廓粗糙、细节模糊等）产生的原因，即Splats的融合部分不符合实际的局部几何特征。本文提出基于高度差的点云模型的光线跟踪算法，即通过融合光线上的迭代点到相应Splats上的投影点的距离，得到迭代点到局部表面的高度差，并以高度差为步长进行交点的迭代计算的光线跟踪算法。本文算法能保证Splats的融合部分的绘制效果接近实际的局部表面的几何特征，即在基于Splats的点云模型的轮廓和细节部分的绘制效果，本文算法比基于隐式曲面的光线跟踪算法更好。2.基于K-邻近点的点云模型的光线跟踪算法。针对仅包含各点三维坐标的原始的点云模型，本文提出基于K-邻近点的点云模型的光线跟踪算法，分为基本算法和优化算法。光线与距离迭代点最近的K个离散点所对应的局部平面进行求交计算。当光线与局部平面满足相交条件，基本算法取迭代点的坐标和局部平面的法向量为交点的坐标和法向量；而优化算法通过对最近的K个离散点所对应的局部表面进行规则采样而得到更精确的交点的坐标和法向量。与本文的基本算法相比，本文的优化算法能产生更光滑的绘制效果，并保证几何细节的绘制效果；与通常的基于Splats的点云模型的光线跟踪算法相比，本文的优化算法具有更好的绘制效果。3.基于空间分布的全局光子图重建和基于几何偏差的光子图的光照估计。本文提出基于空间分布的全局光子图重建算法，通过重建后的全局光子图进行光照估计，能有效地减少光照估计的噪声和几何偏差，并增强直接聚焦（焦散）和间接聚焦的光照估计的效果。此外，本文提出基于几何偏差的光子图的光照估计，即以光照估计的光子包围球和接近共面的三角网格相交的面积，作为光照估计面积进行光照计算，能有效地减少通常的光子映射算法中光照估计的几何偏差。4.基于去噪光子图的光子映射。本文提出去噪光子图的概念，去噪光子图不同于光子密度控制算法或基于层次性的光子映射算法所产生的光子图，去噪光子图中所有光子的能量噪声都被有效地减小。在有限的内存空间内，基于渐进式的光子映射算法通过多次迭代计算，能使图像的光照估计值接近真实值；但当视点切换时，需要重复计算时间很长的光子跟踪阶段。本文提出基于去噪光子图的光子映射算法，即在光子跟踪阶段，通过光子能量传递，由相应的原始光子生成若干个去噪光子图并保存到外存中。当去噪光子图保存到外存后，不需重复进行时间很长的光子跟踪，直接读入外存中若干个去噪光子图进行光照估计而生成相应的图像，最终的渲染图像为这些图像的平均，能有效地减少光照估计的噪声和偏差。本文算法分为基本算法和扩展算法，与基本算法不同的是，扩展算法通过增加一组去噪光子图的光子图数目，能更有效地减少光照估计的偏差。本文的研究有重要的应用前景，相应的技术和方法涉及到计算机图形学、真实感图形绘制和图像处理等方面。在基于点云模型的光线跟踪和基于光子映射的全局光照方面，本文提出了相应的切实可行的新算法。