Мультисэмпловое сглаживание

Сглаживание с несколькими выборками Определение и история MSAA MSAA — это метод пространственного сглаживания в компьютерной графике.  Изначально FSAA рендерил […]

Сглаживание с несколькими выборками

  • Определение и история MSAA

    • MSAA — это метод пространственного сглаживания в компьютерной графике. 
    • Изначально FSAA рендерил сцену с высоким разрешением и затем уменьшал его до конечного изображения. 
    • Современные графические процессоры поддерживают MSAA, но это требует больших ресурсов. 
  • Спецификация OpenGL

    • ARB_multisample — это оптимизация суперсэмплинга, которая требует оценки программы только один раз на пиксель. 
    • В спецификации OpenGL 1.5 определение MSAA было обновлено, включая полную суперсэмплинг. 
  • Описание процесса сглаживания

    • При использовании суперсэмплинга каждый пиксель визуализируется несколько раз, что требует больших вычислительных затрат. 
    • MSAA позволяет избежать полного рендеринга каждого пикселя, что повышает производительность. 
  • Преимущества и недостатки MSAA

    • Пиксельный шейдер выполняется только один раз на треугольник, что снижает нагрузку на процессор. 
    • MSAA сглаживает края полигонов и может включать мелкие детали, которые иначе были бы пропущены. 
    • Альфа-тестирование может привести к артефактам сглаживания на прозрачных объектах. 
    • MSAA может быть более интенсивным, чем методы постобработки, но имеет более низкое качество изображения. 
  • Методы отбора проб

    • Точечный отбор проб устанавливает биты покрытия только внутри визуализируемого примитива. 
    • Отбор проб по площади улучшает качество фильтрации, но может вызвать наложение псевдонимов. 
  • Примеры шаблонов выборки

    • Обычная сетка обеспечивает простоту оценки атрибутов, но требует больших вычислительных затрат. 
    • Разреженная регулярная сетка и стохастические выборочные паттерны экономичны и обеспечивают хорошее качество изображения. 
  • Качество изображения

    • MSAA может обеспечить аналогичное или лучшее качество изображения по сравнению с суперсэмплингом при более высокой производительности. 
    • Дополнительные улучшения могут быть достигнуты с помощью повернутых субпиксельных масок сетки и сжатия данных. 
  • Рекомендации

    • Статья также упоминает переход от альфа-версии к покрытию и морфологическое сглаживание. 

Полный текст статьи:

Мультисэмпловое сглаживание — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх