光栅化2

(1)反走样

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瑕疵
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摩尔纹:抽取奇数行奇数列。
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三种采样瑕疵:
(1)锯齿
(2)摩尔纹
(3)时间采样,人眼跟不上,导致视觉差异
信号的变化太快,采样跟不上,导致瑕疵
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采样之前做一次滤波,模糊

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模糊化
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效果:图片说明
采样之后进行滤波是不行的,只是把锯齿话的图形模糊
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##频域
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调整系数:频率不同
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##傅立叶级数展开
任何一个周期函数都可以用一系列争先与预先的函数加一个常数项表示,
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##傅立叶变换
将不同频率的部分分离开来,变成不同的段。
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采样之后画出分离开来的频率
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##高频的函数,无法通过低频的采样来恢复。
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高频无法低采样率恢复
##走样定义:同样的采样,对于两完全不同的函数相同的画出的图像却是一样的,这就是走样
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滤波

去掉一定频段叫做把滤波
傅立叶变换:时雨变成频域
中心是低频,向外是低频,低频多,高频少。
让我们看到频谱
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去掉低频:高通滤波
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去掉低频,看不到纹理:低通滤波器
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高频去掉,低频也去掉,提取到不明显的边界信息:数字图像操作
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##滤波等于平均与卷积
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时雨两个信号卷积,等于频域相乘
时雨上的信号乘机等于频域上的两个信号卷积
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##1/9需要将亮度降下来
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时雨变大,频域上反而变小
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##采样:重复频域上面的内容
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冲击函数
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##采样稀疏,导致频域重合,导致走样
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##反走样
(1)增加采样率:受物理限制
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(2)先做模糊,再做采样
模糊:低通滤波:去掉高频信号
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##实际操作:模糊操作
使用一个低通滤波:卷积
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卷积过程,对每个像素内部最个平均
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计算三角形面积很麻烦 MSAA方法(模糊操作)

每个像素里面用更多的点来近似面积,像素里面有4个点
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0.25-》0.5-》0.5-》1
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##MSAA牺牲了性能,增加了点的计算,对像素平均越精细那么越清晰
FXAA:图像的后期处理,先得到锯齿的图,再进行后期处理
TAA:去找上一帧的点,静止的场景。复用上一帧的结果
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超分辨率:给一张图512*512 拉大会有很多锯齿:DLSS(深度学习)
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今天周一休息,突发奇想写一篇阶段总结。如题,我已经去了一个和Java彻底毫无关联的行业。曾经我以为自己能在计算机行业发光发热,没想到刚入行一年多就当了逃兵。从最开始的热爱到现在一看到代码就厌恶,不知道自己经历了什么。所以我去干什么了?答案是:在成都当了租房销售。上班那会压力大了就念叨着去干租房中介,但是一直下不去这个决心,想着自己学了四年多的计算机知识,终究还是不甘心。终于在某一天准备八股文的时候,看着无数篇和工作内容关系不大的理论知识,那一刻下定决心,决定尝试一下销售行业,也算是给自己一个交代。后面阴差阳错的投了成都自如去当租房管家,没想到面试很顺利,在当天一百多个面试的人里面,我成为了为数不多通过的几个幸运儿之一。目前已经培训通过,正式入职,也开了单,也有压力但是每天过得很开心,真心喜欢那种和人交流的感觉,哪怕是最后没有选择找我租房。说这些也是想告诉那些大三,大四正在找Java实习而焦虑的同学:你们现在还年轻,选择很多,容错率也很高,可以尽情去尝试自己喜欢的行业和工作。不用因为某一次的面试没通过或者简历石沉大海而焦虑,更不用因为身边人都在挤编程的独木桥就强迫自己跟风。也算是自己的碎碎念吧,也希望自己能在新的领域取得一点小成就。也祝牛油工作顺利!
沉淀小子:干啥都不丢人啊,生存是必须要的,销售很考验一个人综合素质能力的,好的销售人脉和资源可不比写字楼的白领差啊
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02-25 13:02
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