Süper örnekleme - Supersampling

Bitiş rengi değerinin hesaplanması
Oluşturulan bir sahnenin (sol taraf) ve süper örnekleme kenar yumuşatma uygulanmış (sağda) karşılaştırılması. (AA'nın uygulanmaması, en yakın komşu enterpolasyonuna benzer .)

Süper örnekleme veya süper örnekleme anti-aliasing ( SSAA ) bir olduğunu mekansal bir anti-aliasing yöntemi kaldırmak için kullanılan diğer bir deyişle yöntem aliasing (halk dilinde "olarak bilinen tırtıklı ve pikselleştirilmiş kenarları, kesilme görüntülerden") render içinde bilgisayar oyunları görüntülerini üretmek veya diğer bilgisayar programları . Örtüşme, sürekli düzgün eğrileri ve çizgileri olan gerçek dünya nesnelerinin aksine, bilgisayar ekranının izleyiciye çok sayıda küçük kare göstermesi nedeniyle oluşur. Bu piksellerin hepsi aynı boyuttadır ve her birinin tek bir rengi vardır. Bir çizgi yalnızca bir piksel koleksiyonu olarak gösterilebilir ve bu nedenle, tamamen yatay veya dikey olmadığı sürece pürüzlü görünür. Süper örneklemenin amacı bu etkiyi azaltmaktır. Renk örnekleri, piksel içinde birkaç örnekte alınır (normal olarak yalnızca merkezde değil) ve ortalama bir renk değeri hesaplanır. Bu, görüntünün görüntülenenden çok daha yüksek bir çözünürlükte sunulması ve ardından hesaplama için ekstra pikseller kullanılarak istenen boyuta küçültülmesi ile elde edilir. Sonuç, nesnelerin kenarları boyunca bir piksel satırından diğerine daha yumuşak geçişlere sahip altörneklenmiş bir görüntüdür.

Örnek sayısı çıktının kalitesini belirler .

Motivasyon

Örtüşme , 2B görüntülerde , halk arasında " çentik " olarak bilinen hareli desen ve pikselli kenarlar olarak ortaya çıkar . Ortak sinyal işleme ve görüntü işleme bilgisi bu mükemmel eliminasyonunu sağlamak için anlaşılacağı yumuşatma , uygun mekansal örnekleme de Nyquist oranından 2B uygulandıktan sonra (veya daha yüksek) Anti-aliasing filtre gereklidir. Bu yaklaşım ileri ve ters fourier dönüşümü gerektireceğinden, uzamsal alanda ("görüntü alanı") kalarak alan değişimlerinden kaçınmak için süper örnekleme gibi hesaplama açısından daha az zorlu yaklaşımlar geliştirildi.

Yöntem

Hesaplamalı maliyet ve uyarlanabilir üst örnekleme

Süper örnekleme hesaplama açısından pahalıdır çünkü kullanılan arabellek miktarı birkaç kat daha fazla olduğundan çok daha fazla video kartı belleği ve bellek bant genişliği gerektirir . Bu sorunu aşmanın bir yolu , yalnızca nesnelerin kenarlarındaki piksellerin süper örneklendiği uyarlanabilir süper örnekleme olarak bilinen bir teknik kullanmaktır .

Başlangıçta her pikselden yalnızca birkaç örnek alınır. Bu değerler çok benzer ise, rengi belirlemek için sadece bu örnekler kullanılır. Değilse, daha fazlası kullanılır. Bu yöntemin sonucu, yalnızca gerekli olduğunda daha fazla sayıda örneğin hesaplanması ve böylece performansın artmasıdır.

Süper örnekleme kalıpları

Bir piksel içinde numune alırken, numune konumlarının bir şekilde belirlenmesi gerekir. Bunun yapılabileceği yolların sayısı sonsuz olmasına rağmen, yaygın olarak kullanılan birkaç yol vardır.

Kafes

En basit algoritma . Piksel birkaç alt piksele bölünür ve her birinin merkezinden bir örnek alınır. Uygulaması hızlı ve kolaydır. Bununla birlikte, örneklemenin normal doğası nedeniyle, az sayıda alt piksel kullanıldığında yine de örtüşme meydana gelebilir.

Rastgele

Stokastik örnekleme olarak da bilinir, ızgara süper örneklemenin düzenliliğinden kaçınır. Bununla birlikte, desenin düzensizliğinden dolayı, pikselin bazı alanlarında örnekler gereksiz, diğerlerinde eksik kalır.

Poisson diski

Poisson disk örneklemesi kullanılarak oluşturulan nokta örnekleri ve minimum noktalar arası mesafenin grafiksel gösterimi

Poisson disk örnekleme algoritması örnekleri rastgele yerleştirir, ancak daha sonra ikisinin çok yakın olmadığını kontrol eder. Sonuç, numunelerin eşit ama rastgele dağılımıdır. Bununla birlikte, bu algoritma için gereken hesaplama süresi , örneklemenin kendisi örnek noktalarının konumlandırılmasına kıyasla hesaplama açısından pahalı olmadığı veya örnek noktalarının her bir piksel için yeniden konumlandırılmadığı sürece, gerçek zamanlı işlemede kullanımını gerekçelendirmek için çok büyüktür .

Jittered

Poisson diskine yaklaşmak için ızgara algoritmasının bir modifikasyonu. Bir piksel birkaç alt piksele bölünür, ancak her birinin merkezinden değil, alt piksel içindeki rastgele bir noktadan bir örnek alınır. Cemaat yine de gerçekleşebilir, ancak daha az ölçüde.

Döndürülmüş ızgara

2 × 2 ızgara düzeni kullanılır, ancak örnek örüntü, örneklerin yatay veya dikey eksende hizalanmasını önlemek için döndürülerek en sık karşılaşılan durumlarda kenar yumuşatma kalitesini büyük ölçüde iyileştirir. Optimal bir model için dönüş açısı arktandır ( 1 / 2 ) (yaklaşık 26.6 °) ve kare bir faktör kadar gerilir 5 / 2 .

Ayrıca bakınız

Referanslar

Dış bağlantılar