拍照时，聚焦区域图像清晰，而聚焦区域的前后图像模糊，这种效果就是景深效果。更加准确的说，景深是场景中可以清晰成像的这段距离范围，这段范围之外的图像是模糊的。景深效果对于电影，动画片，摄影有着重要的艺术价值；对于三维游戏和虚拟现实应用它是场景真实感的体现，是对于用户沉浸感的保证。因此，快速景深渲染的价值就在于交互编辑工具的实时预览和三维游戏场景的实时渲染。由于透镜的物理特性以及光圈的存在，前景背景物体的点会在成像平面上形成了一个圆圈（弥散圈），这是景深效果的成因。根据几何光学，学者们建立了每个点深度与其弥散圈的大小的数量关系。这个关系就是快速景深渲染的理论基础。本文不仅研究了基于物体空间的经典景深渲染方法，还深入研究分析了现有的快速景深渲染方法（后处理方法:利用单相机模型渲染出来的场景图结合深度图，获得景深效果）。本文从效果、性能等多个维度分析了现有方法，指出了现有方法的问题以及问题产生的原因。在此基础上，本文总结出来了几种常见的人工痕迹：颜色泄露，深度不连续，缺少部分遮蔽和深度离散化问题。对这些人工痕迹的成因进行了分析之外，本文还结合现有方法，指出了这些人工痕迹的去除思路。通过对现有方法和人工痕迹的深入研究，本文提出了基于颜色扩散的分层景深渲染方法。本文主要思想是利用深度剔除方法来获取被遮蔽的信息；利用像素点颜色扩散模型，分层计算来模拟出部分遮蔽效果。本文方法主要分为两个阶段，预处理阶段包括深度剔除，深度图的获取以及CoC图的计算；后处理阶段首先利用扩散模型和分层思想进行分解，然后进行融合；最终渲染出逼真的景深效果。本文方法的创新之处主要体现在对于现有深度剔除方法的改进，以及利用逐像素处理的后处理框架节省了大量显存空间。最后，本文在GPU上利用着色器实现了一个快速渲染景深系统，并且根据GPU的计算特性对算法进行了进一步的优化。本文将本方法与经典算法——累积缓存方法，最快速的聚合滤波方法和最新的Schedl的方法进行了对比，从结果质量和性能两方面进行了分析。结果表明，本文方法结果真实感极强，可与累积缓存方法结果媲美，并且不存在聚合滤波方法和Schedl方法中的问题。另外，本文方法性能上满足了应用需求。其速度与Schedl方法差不多，显存消耗明显少于Schedl方法。综上所述，本文方法行之有效，并且有着广泛的应用场景和应用空间。