阴影图是一种基于图像的阴影生成方法，对场景空间的复杂度依赖性很低，它的复杂度仅取决于光源数和阴影图分辨率。阴影图算法最早是由Williams提出的一种用
Z缓存生成场景中物体阴影的方法。
阴影对于真实感场景绘制具有重要的意义，不仅能够反映空间中物体之间的相互遮挡关系，也能反映遮挡物以及接收表面的几何信息，阴影的实时绘制还大大增加了场景绘制的真实度，阴影绘制技术主要有阴影图算法和阴影体算法两类，与阴影体算法相比，阴影图算法具有与场景复杂度无关、易于实现以及受图形硬件支持等优点，它在业界得到了更广泛的应用。
1、将
光源作为视点，对整个场景进行绘制。此时，仅在Z缓存中保存从光源到场景的最小深度值，从而得到一张阴影图，阴影图中的每个单元称为一个阴影纹素。在静态场景的情况下，这一步可以作为预计算部分;而在动态场景中，一旦场景中的遮挡关系发生改变，就需要实时地更新阴影图。
2、回到以相机为视点的视图中，按照传统的渲染流水线方式对场景进行绘制。不同的是，在绘制过程中要进行阴影判断，即判断某个像素是否处于场景的阴影中。若
像素不在阴影中，则正常绘制;否则绘制成阴影。判断场景中某个点是否在阴影中需要用到第一次绘制的阴影图:对于场景中的某个点P，首先将其转换到以光源为视点的3D空间，得到P点在该空间下的深度值;然后与阴影图中P点对应的纹素所保存的深度值作比较，若P点深度值大于阴影图中保存的深度值，则说明P点被遮挡，处于阴影区域，否则说明不在阴影区域。通过这种简单的判断，就可以得到场景中的阴影区域。
1、原理简单，实现方便。阴影图算法的基本原理比较简单，其涉及2个基本的绘制过程:阴影图生成和场景绘制。阴影图可以使用2D纹理贴图实现;场景绘制过程增加一个深度比较功能，其实现也很方便，3D图形库(如
OpenGL)一般自动实现深度比较功能。
2、独立于场景复杂度。阴影图是一种基于图像的阴影生成方法，对场景空间的复杂度依赖性很低，它的复杂度仅取决于光源数和阴影图分辨率。这一点是区别于基于物体的方法的，在阴影体方法中，需要对场景中的物体进行分析，并根据物体几何特征得到其阴影体，所以场景越复杂，需要分析的物体就越多，该方法效率越低.相反，阴影图方法无需分析场景，无论对什么场景，在光源一定的情况下，只要阴影图的分辨率确定，其复杂度就确定。
3、适合
GPU硬件实现。GPU是一种专门用于图形处理的硬件，其相对于CPU具有强大的浮点数运算能力和并行处理能力，所以对于处理大数据量的运算(特别是图形图像相关的任务)而言，它具有独特的优势。GPU都提供了高度的可编程性，所以一般的阴影图算法都可以移植到GPU上，以提高整体渲染速率。
1、走样问题。该问题是阴影图算法的最主要问题，原因是在深度比较过程中涉及到对阴影图的采样。如果阴影图的分辨率低于采样需求，就会产生走样，其典型的表现为锯齿状阴影边界。还有一种称为自阴影走样，是受各类数值精度的影响，包括缓存本身精度的限制和各种转换的数值精度影响而产生的;光源采样和屏幕采样的偏差也会产生这种问题，其表现为阴影中一些斑驳的色块，即
光渗现象。通过提高Z缓存位数或者引入偏移因子可以改善阴影效果，但是偏移因子的确定很困难。
2、处理全向光或半球形光问题。全向光就是向整个空间发射光线的光源(如白炽灯)，半球形光是向半个空间发射光线的光源。由于该类光源的视域非常大，所以处理起来比较麻烦，一般一个简单的阴影图无法保存所有的深度值，所以必须使用其他的技术来解决。