图形学 -- Rasterization栅格化

news2024/12/23 17:27:26

参考视频:Lecture 05 Rasterization 1 (Triangles)_哔哩哔哩_bilibili

视锥:

定义一个垂直角度,定义宽高比

投到[-1,1]^3之后要呈现到屏幕上

屏幕

屏幕(一个二位数组)

屏幕是个典型的光栅成像设备

定义屏幕空间

映射立方体

成像设备

液晶LCD(Liquid Crystal Display) Pixel

发光二极管 LED 

 Electrophoretic

光栅(三角)

优点

方法

采样 Sampling

把一个函数离散化

采样:判断一个像素中心是否再三角形内

考虑某个点是否在三角形内:

向量同一方向叉积,如果点在三条边的同侧,则在该三角形内

如果在边界:要么不做处理,要么特殊处理(opengl上/左算)

加速

Sampling theory 采样理论

 Frequency Domain 频域

傅里叶变换

给定一个函数都可以经过一个超级复杂的操作变成另外一个函数

滤波Filtering

把特定频率的给删掉

亮的地方是低频信号,暗的地方是高频信号

去掉低频信号,也叫高通滤波的结果↓

只留下低频信息↓

现在更多的图像操作都是通过机器学习进行的,,,我是说怎么滤波结果怎么这么像卷积结果可视化!听到后面还真是hhh这下亲切起来了

卷积

Box Filter,也可理解为卷积核

越大的卷积核就越模糊

综上所述,采样就是重复原始信号频谱(Frequency Contents)的内容

左边是实域,右边是频域

实域上的乘积,等于频域上的卷积

其中c是冲击函数,指只在某一位置有值

b卷积d得到f 

因此,如果采样不够快就会出现↓

Artifacts 不准确,如锯齿,摩尔纹,车轮效应,走样

信号变换太快了采样跟不上

解决方式

2. 提高采样率

3. 反走样Antialiasing

先把高频信息拿掉(模糊操作)再采样,这样就不会发生混叠了

Blurring(Pre-Filtering) 采样前模糊

注意是采样前!采样前!

实际操作

近似方法  MSAA

用更多采样点进行反走样

模糊

缺点:

增大计算量

除了MSAA外,

还有FXAA(Fast approximate AA)

得到有锯齿的图之后通过边界给锯齿找到 ,把边界换成没有锯齿的边界,和采样无关

TAA(Temporal AA)

用两张图中不同位置的像素点,复用上一帧感知到的结果

超分辨率Super resolution/Sampling

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