Суперсэмплинг
-
Основы суперсэмплинга
- Суперсэмплинг — метод сглаживания для удаления псевдонимов на изображениях.
- Экран компьютера отображает пиксели, что приводит к неровным краям.
- Цель суперсэмплинга — уменьшить эффект пикселизации.
-
Процесс суперсэмплинга
- Используются образцы цвета из нескольких точек внутри пикселя для вычисления среднего значения.
- Изображение рендерится с высоким разрешением, а затем уменьшается до желаемого размера.
- Количество выборок влияет на качество сглаживания.
-
Мотивация и методы суперсэмплинга
- Сглаживание проявляется в виде муарового узора и неровных краев.
- Суперсэмплинг использует пространственную выборку, чтобы избежать необходимости в прямом и обратном преобразовании Фурье.
- Адаптивная суперсэмплинг позволяет выборочно сглаживать только края объектов.
-
Шаблоны суперсэмплинга
- Существует множество алгоритмов для определения положения выборок в пикселе.
- Некоторые из них включают сеточный алгоритм, случайный алгоритм, алгоритм дрожания и другие.
-
Примеры алгоритмов суперсэмплинга
- Сеточный алгоритм — простой и быстрый, но может приводить к регулярному сглаживанию.
- Случайный алгоритм — избегает регулярности, но может быть неэффективным для больших наборов данных.
- Диск Пуассона — обеспечивает равномерное распределение выборок, но может быть медленным.
- Повернутая сетка — улучшает качество сглаживания, избегая выравнивания выборок по осям.
-
Дополнительные сведения
- В статье также упоминаются другие методы сглаживания, такие как избыточная выборка и квинкункс.
- Упоминаются связанные понятия, такие как графическая карта, графический процессор и фреймбуфер.
- В конце статьи есть рекомендации по дополнительным ссылкам.