CG-光栅图形学反走样算法-学习笔记

1. 背景——对于直线、圆及椭圆这些最基本元素生成的线条具有明显的“锯齿形”,即会发生走样(Liasing)现象;

2. 走样现象

1)光栅图形产生的阶梯形(锯齿形);

2)图形中包含相对微小的物体时,这些物体在静态图形中容易被丢弃或忽略;

3)快速变化的新号采样频率过低,所得样本表示的会是低频变化的信号;

3. 反走样技术

1)采用分辨率更高的显示设备,有所帮助,可以使锯齿相对物体更小一些;

2)采用“模糊”的形式来产生更平滑的图像;

4.非加权区域采样方法

1)原理:根据物体的覆盖率计算像素的颜色。覆盖率是指某个像素区域被物体覆盖的比例;

2)示例

把这个多边形放在方格线中,其中每个正方形的中心对应显示器上一个像素中心。被多边形覆盖了一半的像素的亮度值赋为1/2,覆盖三分之一的像素赋值为1/3,;依此类推。0表示黑色,15表示白色。

3)缺点

a. 像素的亮度与相交区域的面积成正比,而与相交区域落在像素内的位置无关,这仍然会导致锯齿效应;

b. 直线条上沿理想直线方向的相邻两个像素又是会有较大的灰度差;

5. 加权区域采样方法

1)原理:将直线段看做是具有一定宽度的狭长举行;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像素亮度的贡献;

2)方法:设置相交区域面积与像素中心距离的权函数(高斯函数)反映相交面积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;

3)采用离散计算方法

将一个像素划分为n = 3 × 3个子像素,加权表可以取作:

加权方案:中心子像素的加权是子像素的4倍,是其他像素的2倍,对9个子像素的每个网格所计算出的亮度进行平均;

1° 求出所有中心落在直线段内的子像素;

2° 计算所有这些子像素对元像素亮度贡献之和

4)效果

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转载自www.cnblogs.com/mzyan/p/9709384.html
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