在真实世界中阴影是一种十分普遍的物理现象，它不仅可以反映物体自身的形状，而且可以反映空间中物体与物体之间的相对位置关系，对于增加场景的真实感具有非常重要的意义。目前阴影绘制方法主要可分为阴影体(shadow volumes)和阴影图(shadow maps)两人类。其中阴影图算法由于具有易于实现、硬件支持以及与场景的儿何复杂度无关等优点，在业界得到了广泛的应用。　　 阴影图算法完全基于图像空间计算阴影，因此该算法的效率比较高，但是也保留了图像空间算法的局限性。本文首先采取改进的自适应偏移量算法减少阴影量化误差，结合百分比渐近过滤技术(Percentage Closer Filter，PCF)与高斯模糊算法的优点来改进软阴影生成算法，最终利用GPU可编程技术来初步实现三维室内场景的阴影绘制。　　 上述阴影绘制方法可以通过增加PCF采样次数，获得不错的软阴影效果，但是采样次数增加会降低执行效率，同时高斯模糊的模糊半径若控制不好，就会影响到其他非阴影区域的像素。因此，本文又引入William Donnelly的方差阴影图(variance shadow maps，VSMs)算法，用概率的方法计算像素被遮挡的上限概率，实现在任意位置对阴影图进行线性过滤来有效的减少阴影算法中的走样问题。该算法简单、易于执行且真实感较好，但是在深度比较复杂的场景中方差阴影图算法会出现光渗漏现象。最后，引入Andrew Lauritzen的多层方差阴影图(layered variance shadow maps)算法改善方差阴影图的光渗漏缺点，并且在其基础上改进并实现了真实感与实时性都更好的三维室内场景的实时阴影效果。　　 本文借助于现代图形处理硬件GPU提供的编程能力，建立阴影算法的GPU加速模型，并应用OpenGL着色语言加以实现，降低了计算时间，节省了CPU开销，提高了程序的整体运行效率，获得较好的渲染效果。