Transcript 第五讲
南京大学计算机科学与技术系课程 《计算机图形学》 计算机图形学 路 通 博士、教授 [email protected] http://cs.nju.edu.cn/lutong/ 18913926002 Department of Computer Science and Technology, NanJing Uiversity 2-1 第5讲 1 什么是走样 2 反走样技术 走样与反走样 1. 什么是走样 2-3 2-4 走样现象 走样：由于低频取样不充分导致信息丢失。 走样产生的原因 几何模型 光栅显示 图形的数学描述最终需要转换为光栅系统需要的点阵表示 。光栅算法用充分接近图形的像素集近似替代原有图形 － 光栅算法对图形取样，将其数字化为离散的整数像素， 所生成的图元光栅显示具有锯齿或台阶形状外观 走样会影响图形显示的视觉/真实感效果 2-5 走样现象 增加光栅系统取样率的一种简单方法：以较高分辨率显示 － 有两个核心问题难以解决 将帧缓冲器做成多大并仍保持刷新频率在每秒30～ 60帧? 2-6 用连续参数精确地表示对象需要任意小的取样间隔 即使用当前技术能达到的最高分辨率，锯齿形仍会在一 定范围内出现 除非硬件技术能处理任意大的帧缓冲器，增加屏幕分辨 率还不能完全解决走样问题 2. 反走样技术 2-7 反走样技术 反走样技术基于以下认识 2-8 理想图元是没有宽度的，但是水平/垂直的扫描转 换图元在屏幕上至少占一个像素宽 可以将任何线条当作有一定宽度的矩形。该矩形 将盖住一部分栅格 转换算法在线条穿过的每一列中，仅选择单个像 素（如最近像素）赋以线条颜色。当相邻列上的 像素不在同一行时，线条就会产生一次跳变。这 是走样产生的原因 反走样技术 反走样技术的核心思想 2-9 对于单像素宽的线，水平/垂直线在行/列上每次涉及一 个像素 对于斜线，在每一行/列中，所经过的每一个像素都应 该赋以适当的灰度值 反走样技术 两类方法： 非加权区域采样方法 图元对一个像素亮度的贡献与两者相交面积成正比 按覆盖比例赋亮度值，可以使图元上各相邻像素的 亮度之间有一个平缓的过渡，淡化了锯齿现象 加权区域采样方法 2-10 利用权值函数计算亮度值 图元对一个像素亮度的贡献值与两者相交面积、距 离权值函数相关 非加权区域采样方法 主要思想： – 将直线段看作是具有一定宽度的狭长矩形 – 当直线段与像素有交时，求出两者相交区域的面积 根据相交的面积确定该像素的亮度等级 – 在黑白显示下，一个像素如果被完全覆盖，则为黑色 – 部分覆盖的像素则为灰色，灰度值与该像素被线覆盖 的面积成正比 – 像素没有被覆盖，则为白色 2-11 非加权区域采样方法 每个像素面积为单位面积； 相交区域面积是介于0、1之间 的实数； 用它乘以像素可设置的最大亮 度值，即可得到该像素实际显 示的亮度值。 2-12 非加权区域采样方法 • 非加权区域采样方法的特点 – 由于覆盖面积降低，亮度也降低，因此像素的中心点与线边的距 离成反比：距离越远，亮度值越低； – 某像素如果和图元不相交，则图元对该像素的亮度值没有影响 – 不管像素的中心到覆盖区域的距离远近，相同的面积就有相同的 亮度值（只有面积大小起作用） 改进：在面积相同的情况下，靠近像素中心点的小块区域的作用大 于远离中心的同样大小区域的作用 加权区域采样方法 2-13 加权区域采样方法 权值函数：是关于图元中给定的一小块区域dA到像素中 心的距离的函数 – 决定dA对一个像素的亮度的影响值 – 对加权区域采样，距离越远，该函数值越小 – 对非加权区域采样，该函数值为常量 – 权值函数可选取圆锥体形：在像素中心有最大值，随着远离中 心，权值递减（“过滤技术”） 加权区域采样的基本原理 – 图元覆盖像素的亮度 ＝ ∑与该像素重叠区域的各小块面积决定 的亮度 – 单个小块面积决定的亮度 ＝ 面积 * 相应权值 – 总的亮度值 ＝ 权值函数在重叠区域上的积分 2-14 加权区域采样方法 • 特点：这种方法更符合人视觉系统对图像信息的处理方式，反走样效 果更好 – 将直线段看作是具有一定宽度的狭长矩形 – 当直线段与像素有交时，根据相交区域与像素中心的距离来决定 其对象素亮度的贡献 – 直线段对一个像素亮度的贡献正比于相交区域与像素中心的距离 小结：设置相交区域面积元与 像素中心距离的权函数(如高 斯函数等)反映相交面积元对 整个像素亮度的贡献大小。 利用权函数积分求相交区域面 积，用它乘以像素可设置的最 大亮度值，即可得到该像素实 际显示的亮度值。 2-15 过取样Supersampling 过取样(超放样/后过滤)： 高分辩率下对对象取样，低分辨率上显示其结果 把屏幕看成比实际具有更细的网格(子像素)来增加取样率 沿这种更细网格(子像素)使用取样点来确定每个屏幕像素的 合适亮度等级 从多个点(子像素)对一个像素总体亮度的贡献来 得到该象素亮度 – 每个像素可能的亮度等级数目等于像素区域 内子像素的总数 – 线亮度在更多的像素上描述，或线亮度分布 在较大数目像素上；且通过在阶梯状台阶 (水平长度间)附近显示有些模糊的线路径使 阶梯形状得到光顺 2-16 每个像素含9个子像素 过取样Supersampling 考虑线宽度时，则将每个像素亮度设置成正比于线区域 内的子像素数目来完成过取样 线路径边界取决于线的斜率： 45°线，线路径在区域的中央 对水平线和垂直线，要求线路径是线宽边界之一 |m|＜1时，线路径宜取在接近于较低边界处 |m|＞1时，线路径放在较接近于较上边界合适 有颜色显示时：对子像素 亮度进行平均来得到像素 颜色设置 2-17 过取样Supersampling 2-18 Full-Scene Anti-Aliasng (FSAA): 通过高分辨率绘 制场景，然后把相邻的采样点进行加权平均得到 一幅图像。 例子：若需绘制500X400的反走样图像，则可先 绘制1000X800的图像，然后用2X2采样模板进行 加权平均（每个象素用4个采样点） RGSS 各 种 象 素 采 样 模 板 2-19 NVIDIA的Quincunx方法（五点梅花排列法） 一般的反走样方法一个采样点只影响一个象素， NVIDIA的Quincunx方法单个采样点影响的象 素多于一个（应用于GeForce3） 1/8 1/8 由于共享，每个象 素平均只需2个采样 点，但是效果却比2 个采样点的全屏幕 反走样好不少 1/2 2-20 1/8 1/8 NVIDIA的Quincunx方法 画面效果直逼4倍分辨率的抗锯齿效果，尤其是3D抗 锯齿性能很好 其原理是每帧画面最后一个像素渲染完后，GeForce3 芯片上的HRAA引擎将画面向x轴及y轴各移动半个像 素，从而使得第一张样本画面的像素恰好被第二张样 本画面中的4个像素斜向包围起来 然后HRAA引擎再对五个像素过滤，产生一个抗锯齿 的像素 2-21 NVIDIA的Quincunx方法 2-22 像素加权掩模 在确定象素的亮度等级时，既考虑子像素的多少，还应 该考虑子像素的位置分布 通常会给接近于像素区域中心的子像素更大的权 因为这些子像素在确定像素的整体亮度中起更重要的作用 图中示出了对3×3像素分割所采用的加权方案： 中心子像素的加权是角子像素的4倍，是其它像素的2倍； 对九个子像素的每个网格所计算出的亮度进行平均。这样的结果 是 中心子像素的加权系数为1/4； 顶部和底部及两侧子像素的加权系数为1/8； 而角子像素的加权系数为1/16。 2-23 1 2 1 2 4 2 1 2 1 像素加权掩模 指定子像素的相对重要性的值数组有时称为子像素权的 “掩模” 也可为较大的子像素网格建立类似掩摸 同样，这些掩模常被扩展为包括来自属于相邻像素中子 像素的贡献，以使亮度能遍及相邻像素而取平均 2-24 过滤技术 反走样线更精确的方法是采用过滤技术 这种方法类似于应用加权像素掩模，只是现在假想一个连续的 加权曲面(或过滤函数)覆盖像素 应用过滤函数的方法类似于应用加权掩模，但现在是将像素曲 面集成来得到加权的平均亮度。为减少计算量，常用查表法来 求整数值 每个过滤函 数的体积被 规范化为1。 根据任何子 像素位置处 的高度给出 相应的权值。 立方体滤波 2-25 圆锥滤波 高斯滤波 线亮度差的校正 用相同数目像素所画的两条线，对角线还是比水平线长， 可视效果是对角线显得比水平线要暗，因为对角线以更低 的单位长度亮度显示 按照每条线的斜率来调整其亮度，就可对这种效果进行校正 2-26 水平和垂直将以最低的亮度显示 而45°线则以最高亮度显示 一旦反走样技术应用于显示，亮度就能自动校正 当考虑线的有限宽度时，调整亮度的结果是线以正比于其长度的 整体亮度显示 区域边界反走样 通过分割整体区域，并决定区域边界 内的子像素数目，以像素区域覆盖率 为基础来调整每个边界位置处的像素 亮度 右上图为2×2网格中覆盖对象边界的 像素区域之一，沿着扫描线，确定子 像素区域的三个区域在边界内，因此 ，可将像素亮度设置为最大值的百分 之七十五 在右下图中，位置1处的像素有约一 半的区域在多边形边界内，因此，该 位置处的亮度将被调整到其设定值的 一半；沿边界的下一个位置2处的亮 度被调整到其设定值的约三分之一 2-27 扫描线1 扫描线2 2 1