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  • Lecture06_光栅化 2(反走样和帧缓冲,即Antialiasing and Z-Buffering)_GAMES101 课堂笔记——2020.2.28

    内容概览:

    一、为什么需要使用反走样?

         因为如左图所示是我们需要采样的三角形,右图是根据判断像素点是否在三角形内,采样后进行填充后的图案。明显看出右图和左图的差异性,这种现象叫做“锯齿”,我们改善这种现象,可通过“反走样(或者抗锯齿 )”改善。

    二、图形学中的采样

         采样在图形学中无处不在。常见的采样有:

    • Rasterization = Sample 2D Positions
    • Photograph = Sample Image Sensor Plane
    • Video = Sample Time

    三、图形学中的采样瑕疵

    ( 一 )典型的采样瑕疵:

    • Jaggies (Staircase Pattern)
    • Moiré Patterns in Imaging
    • Wagon Wheel Illusion (False Motion)

    ( 二 )采样瑕疵原因

         上述三种采样瑕疵原因就是信号变化太快,采样跟不上信号变化。

    三、反走样方法

    ( 一 )先模糊处理,再进行信号采样。从而达到反走样效果。

    采样前进行模糊(预过滤)(Blurring (Pre-Filtering) Before Sampling)

    四、频域(Frequency Domain)

    ( 一 )傅里叶变换


    傅里叶变换可以将任何一个函数描述为许多项正弦、余弦函数和。

    傅里叶变换应用:

    傅立叶变换分解的信号转换成频率:

    应用:

    下图绿色曲线是不同的函数,竖直的虚线是采样间隔及位置,黑点是采样点,将采样点连接成采样的函数。

    从上至下,函数的频率越高,采样频率相同;但是发现采样结果与原函数采样差别越大,由此造成走样现象。
    结论:更高的频率函数需要更快的采样。

    ( 二 )走样

    通过频率分析走样,假设:

    • 第 1 种情况:蓝色是原函数,进行采样,采样结果是黑色线。
    • 第 2 种情况:黑色是原函数 ,对其进行采样,采样结果仍为黑色线。
      结论:使用同样的采样方法,采样不同的信号,得到的采样结果可能相同。

    五、过滤 = 去掉某些特定频率

    1. 高通滤波器:只剩下高频信息。(Edges)
      可提取出边界信息。“信号变化非常大”==>高频信息

    2. 低通滤波器: 只剩下低频信息 (Blur)
      得到相对模糊的图。

    3. 过滤高低频信息

    六、过滤 = 卷积(= 平均)

    卷积过程释义:
    通俗理解为加权平均。

    ( 一 )卷积定理

    Box Fileter:


    Box Function = "Low Pass" Filter,Box 越大。越模糊;若 Box 越小,甚至 < 像素大小,留下了更大的频域,相当于没有模糊处理。

    七、采样 = 重复频率(频域)上的内容

    实域两个卷积 = 频域两个乘积。每一个像素 $ imes$ 周围3*3取平均
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