在全局光照模型下,对真实感图像的绘制是目前计算机图形学中研究的热点。图像采样和根据采样信息进行的重建是绘制过程中的两个重要环节。为了避免图像产生走样以获得良好的视觉效果,人们提出了大量巧妙而实用的算法,但通常只应用于其中某一环节。本文通过对滤波重要性采样算法进行了深入细致的研究,选择将高斯滤波器与该算法结合,提出新的高斯滤波重要性采样算法。它是把绘制图像过程中的光源采样、像素采样、像素重建三个阶段紧密联系,综合考虑,是一种使各阶段整体效果达到最佳的采样和滤波方法。根据场景文件中的信息建立高斯CDF映射表,将符合均匀随机分布的二维初始采样进行高斯函数的重要性变换。选择位于高斯滤波器核心像素中的采样作为最后用于计算像素光照值的采样,并使用抖动技术避免生成图像的走样现象。理论上,根据Monte Carlo积分的重要性采样技术计算最终像素的颜色值,因此重建过程采用覆盖单个像素的箱式滤波器。在PBRT绘制系统中实现该算法,作为系统中新的采样器插件。设计以及完成对比实验,根据得到的实验结果和数据分析高斯滤波器的参数变化对该算法RMS值和消耗时间的影响;分析该算法在对比实验中与随机采样结合Mitchell滤波的方法相比时,性能上表现略差的原因,指出存在的问题并提出改进的想法。