法线变换矩阵的推导

背景

在冯氏光照模型中，其中的漫反射项需要我们对法向量和光线做点乘计算。

从顶点着色器中读入的法向量数据处于模型空间，我们需要将法向量转换到世界空间，然后在世界空间中让法向量和光线做运算。这里便有一个问题，如何将法线从当前的模型空间变换到世界空间？

首先，法向量只是一个方向向量，不能表达空间中的特定位置。同时，法向量没有齐次坐标（顶点位置中的w分量）。这意味着，位移不应该影响到法向量。因此，如果我们打算把法向量乘以一个模型矩阵，我们就要从矩阵中移除位移部分，只选用模型矩阵左上角3×3的矩阵（注意，我们也可以把法向量的w分量设置为0，再乘以4×4矩阵；这同样可以移除位移）。对于法向量，我们只希望对它实施缩放和旋转变换。

其次，如果模型矩阵执行了不等比缩放，顶点的改变会导致法向量不再垂直于表面了。因此，我们不能用这样的模型矩阵来变换法向量。下面的图展示了应用了不等比缩放的模型矩阵对法向量的影响：

当我们应用一个不等比缩放时（注意：等比缩放不会破坏法线，因为法线的方向没被改变，仅仅改变了法线的长度，而这很容易通过标准化来修复），法向量就不会再垂直于对应的表面了，这样光照就会被破坏。

修复这个行为的诀窍是使用一个为法向量专门定制的模型矩阵。这个矩阵称之为法线矩阵(Normal Matrix)，它使用了一些线性代数的操作来移除对法向量错误缩放的影响。

推导过程

为了将一个顶点从模型空间转换到世界空间，我们可以乘上一个模型矩阵model，包含物体的移动、旋转、缩放信息。在shader中的代码如下：

FragPos = vec3(model * vec4(aPos, 1.0));

对于一个向量，正如上面的图展示的一样，我们不能简单乘上model矩阵。如果乘上model矩阵，向量就不再和原来的表面切线垂直了。

我们可以定义表面切线为$T=P_2?P1$，其中$P_1,P_2$都是表面上的顶点。当表面前线乘上model矩阵时，我们有：
$$\begin{gathered} model?T=model?P_2?model?P_1 \\ {T}^{\prime }=P_2^{\prime }?P_1^{\prime } \end{gathered}$$
变换后的表面切线$T^{\prime }$仍然可以表示成表面上顶点的差，因此乘上model矩阵之后，表面切线不会被破坏。

对于表面上的法线$N$，我们无法从表面上找到两个顶点来表示，但是我们知道表面法线与切线互相垂直，即
$$N?T=0$$
我们假设矩阵$G$就是可以将法线从模型空间转换到世界空间的正确矩阵，并用$M$来表示模型矩阵model，于是有下式：
$$N^{\prime }?T^{\prime }=(GN)?(MT)=0$$
转化成矩阵表示的形式
$$(GN)?(MT)=(GN{)}^T?(MT)=N^T{G}^{T}MT=0$$
我们知道$N?T=N^{T}T=0$，所以如果$G^{T}M=aI$，$a$是任意非零常数，我们便有
$$N^{\prime }?T^{\prime }=N^T{G}^{T}MT=N^{T}aIT=a{N}^{T}T=0$$
由于我们不想改变法向量的模长，因此令$a=1$，只要满足$G^{T}M=I$的条件，我们就可以说$G$是我们最终需要的矩阵，进一步计算
$$G^{T}M=I?G=(M^{?1}{)}^T$$
最终可得，将法线从模型空间转换到世界空间的矩阵为$(M^{?1}{)}^T$。

补充说明

当模型矩阵只进行了旋转或等比缩放时，我们用这个矩阵来变换法线向量，可以得到正确的结果。

这是因为旋转矩阵和等比缩放矩阵都是正交矩阵，正交矩阵有一个属性：矩阵的转置等于矩阵的逆。

因此
$$M^{?1}=M^T\to G=(M^{?1}{)}^T=M$$

参考

https://learnopengl-cn.github.io/02%20Lighting/02%20Basic%20Lighting/

http://www.lighthouse3d.com/tutorials/glsl-12-tutorial/the-normal-matrix/