反走样
上次课的最后的是三角形有明显的锯齿, 学名是走样 (Aliasing)
视频 就是在时间中的采样
Artifacts(Errors/Mistakes/Inaccuracies)in Computer Graphics 图形中的一切错误,不准确都可以用这个
比如: 高速行走的轮胎会让你感觉又向后的趋势, 原因是人眼是时间上的采样跟不上采样的速度.
Sampling Artifacts 采样错误
- Jaggies - 锯齿
- Moire - 摩尔纹, 把奇数行,列的纹理都去掉
- 车轮的效果 - 时间中的采样
- More
信号的变化太快, 跟不上他的变化速度,
Antialiased Sampling 反走样
先模糊,再采样
左侧先采样再模糊, 右侧先模糊再采样，
所以只能先模糊再采样,不能反向
Frequency Domain 频域
上下2个频率不同
cos 2πfx 这个f 就是频率 上面是1, 下面是2
周期 = 1/频率, 上面周期是1, 下面的周期是0.5 也表示多久重复自己一次
傅里叶级数展开
任何一个周期函数, 都可以写成正弦和余弦函数的组合以及一个常数项
傅里叶级数展开 和傅里叶变换紧密相连
给定任何一个函数, 都可以经过复杂的变换另外一个函数. 还可以逆变换, 变回来.
5个函数有不同的频率, 在相同的间隔点采样.
对于高频函数, 高频信息丢失, 蓝色线和绿色线差别越来越大.
走样: 用同样的采样方法对2种频率完全不同的函数采样 得到的采样结果可能是完全一样的.
把低频过滤掉, 左侧保留的都是高频内容, 这种叫高通滤波(只剩下高频), 内容上的边界, 信号变化非常大的地方.
只留下低频信息, 低通滤波器 把边界去掉啦, 比较模糊
把高频, 低频信号都过滤掉
滤波 = 卷积 = 平均
卷积 (可以近似的看作加权平均值)
卷积操作是在这个窗口上一直移动
卷积定理
2个信号时域上的卷积 = 2个信号频域上的乘积, 可逆过来.
box 卷积, 左侧时域, 右侧频率, 低通过滤器 模糊
卷积核变大, 变得更加模糊, 极端情况下 放一个比原图还大的卷积核, 那么得到的基本是一样的东西, 更加模糊.
c 冲激函数 e(采样结果) = a(连续函数)*c(冲激函数)
f 相当于重复b,
采样的频率不足, 采样的内容和原始的有重叠内容, 发生了走样.
反走样
1.提高采样率
比如说屏幕的分辨率提高.
2.先模糊再采样
先把原始信号进行模糊, 再进行采样.
对于覆盖的面积进行下取样.
实际中的处理 MASS(MultiSampling Anti-Aliasing 多重采样抗锯齿)
一个像素分成小的像素.
2x2得采样率
mass 解决得是模糊, 下一步才是采样. 不是依靠提升分辨率.
Mass 得消耗
增大了计算量.
工业级并不是按照2x2, 4x4 这种, 可能是不规则
其他比较重要得工业界使用得:
FXAA (Fast Approximate AA) 快速近似抗锯齿,
根据图像处理来处理锯齿, 根据图像匹配把边界找到, 然后换成没有锯齿得, 速度也很快.
根据上一帧得结果, 相当于把Mass得采样分布在时间上.
Super resolution / super sampling 超分辨率