任何一种计算机图形学渲染算法的核心都是最终确定要显示图像中的每个像素的颜色。光线追踪算法也不例外。每种渲染算法确定像素颜色的方式差异很大。下面对光线追踪算法确定像素颜色的方式进行介绍。
从宏观角度讲，光线追踪算法本身是一种统计学意义上的渲染算法，具体表现在三个方面。第一，每次光线反射或折射后所生成的新的光线的方向具备一定的随机分布特性，甚至对于同时产生反射和折射的光线，本身是产生折射光线还是产生反射光线也需要按一定的概率进行确定。第二，每完成一次像素颜色的求解后，不直接进行最终的显示，而是对像素颜色进行累加，对每个像素多次求解后得到的结果取平均作为最终输出的像素颜色。第三，在第二个方面的基础上，还顺便实现了反锯齿的效果，具体实现时需要让待绘制的物体在每次求解时自身位置发生微小的随机的位移，最后通过像素颜色的平均，实现图形边缘颜色较为平滑的过渡。上述三个方面是得到像素颜色的顶层方法，其基础是每次求解所获得的像素颜色。下面对单次求解获得像素颜色的方法进行介绍。
光线追踪算法的单次求解过程是一个递归调用的过程，返回的结果为光线的颜色。某次调用所返回的颜色结果，或者是对下一次调用所产生的颜色结果进行处理得到的颜色，或者是直接返回一个默认的颜色结果。由于光线追踪算法对下一次调用所产生的颜色结果进行的处理方式主要是乘法运算而非加法运算，这一过程将只是对既有颜色的调整，而非从0产生一个新的颜色。因而，光线追踪算法最根本的颜色来源于直接返回的默认颜色，当然在一些情况下还包括物体的自发光颜色。能返回默认颜色的情况要么是背景，要么是光源，而背景一般都会被设定为黑色。所以，光线追踪算法的颜色来源于光源或者物体的自发光。而对于最初的这些光源的颜色，能够对它们产生影响的就在于每次调用事对下一次调用返回颜色的处理上了。这个处理简单讲就是对每个颜色通道各乘以一个小于等于1的衰减系数。这个衰减系数由材质和纹理共同确定。在本阶段实现的光线追踪算法例程中，没有混用材质和纹理。对于金属材质和折射材质，使用了一个固定的衰减系数，该衰减系数既可以模拟光线强度的衰减过程，也可调整光线的颜色，体现出该材质对不同颜色的反射能力，从而确定使用该材质的物体的颜色。在漫反射材质中，实现了与各种贴图的结合。在例程中实现的贴图包括单一颜色贴图，棋盘式贴图和噪声贴图。这些贴图实现了一幅图像，实质上也是确定了光线相交点处物体表面对各通道光线的衰减程度。与金属材质和折射材质所不同的一点是，使用了漫反射材质的物体各点的衰减系数的不同的。为了获得这些不同的衰减系数，还需要引入一组二维坐标，即常说的纹理坐标。此时，在建模时就需要考虑物体表面各点的纹理坐标，并且在做光线相交计算时还需要额外提供相交点的纹理坐标。将获得的纹理坐标带入贴图中进行查询，就可以得到物体表面对各颜色的衰减系数了。此时再加上物体各通道的自发光数据。就可以返回此次调用所确定的光线颜色了。一次往回类推，最终就得到单次求解的像素颜色了。
