온라인에서 읽은 내용을 통해 Supersampling Anti-Aliasing의 작동 방식에 대한 기본 아이디어를 이해했습니다. 즉, 사용자 디스플레이보다 더 높은 해상도로 장면을 렌더링하고 추가 픽셀을 사용하여 평균을 계산한 다음 다운샘플링하는 것입니다.
그러나 이것이 실제로 어떻게 작동하는지 잘 이해하지 못합니다. 예를 들어 하늘의 파란색 픽셀 옆에 벽의 빨간색 픽셀이 있는 경우 장면이 x2 SSAA로 렌더링되면 이제 하나의 빨간색 픽셀이 4개의 빨간색 픽셀이 되고 파란색 하늘 픽셀과 동일하지 않을까요? 평균을 계산할 때 도움이 됩니다.
4개의 새로운 빨간색 픽셀이 원본 이미지와 중첩되어 있습니까? 그러면 빨간색과 파란색 픽셀이 혼합되어 벽과 하늘 사이의 전환을 부드럽게 하는 데 도움이 되는 평균을 계산할 수 있습니까?
어떤 도움이라도 주시면 감사하겠습니다.
답변1
많은 도움이 됩니다. 원래 예에서는 다음과 같습니다.
... 빨간색 빨간색 빨간색 파란색 파란색 파란색 ...
빨간색과 파란색의 경계가 계단처럼 보임
오버샘플링된 이미지에서
... 빨간색 빨간색 빨간색 빨간색 파란색 파란색 파란색 ...
다운샘플링하면서
... 빨간색] [빨간색 빨간색] [빨간색 파란색] [파란색 파란색] [파란색 ...
이제 빨간색과 파란색이 함께 평균화되어 빨간색과 파란색 영역 사이의 경계가 모호해지는 하나의 픽셀이 있습니다.
빨간색과 파란색 두 영역 사이의 대각선 경계를 상상해 보면 오버샘플링은 계단 가장자리에 중간 픽셀을 삽입하게 됩니다. 많은 2x2 상자에는 반드시 빨간색과 파란색 픽셀이 모두 포함되기 때문입니다.
답변2
좋아, 나는 사진 작업을 할 때 이전에 이와 같은 방법을 적용했기 때문에 매우 넓고 깊은 스무딩을 얻지 않고 사진이나 저해상도 사진에 "스무딩" 알고리즘 중 일부를 적용했기 때문에 이에 대해 설명하겠습니다.
그것은 이런 식으로 진행됩니다.
다음은 귀하가 보고 있는 일반적인 해상도의 픽셀입니다. 앤티앨리어싱 또는 들쭉날쭉한 부분을 부드럽게 하는 작업이 절실히 필요합니다.
한쪽에서는 이미지를 4배로 확대한 다음 동일한 앤티앨리어싱 알고리즘을 적용했습니다.
어리석은 컴퓨터로서 나는 검정색을 흰색으로 구부릴 수는 없지만(흰색의 양을 변경) 흰색을 검정색으로 구부려야 합니다(방정식 균형 :-). 나는 그것을 적용하라는 지시를 받은 곳에 맹목적으로 수학 행렬을 적용하고 있습니다. 비디오 카드 알고리즘은 매우 정교하지만 실제로는 이것만큼 맹목적이지는 않습니다.
게임 균형의 관찰 가능한 예는 울타리가 하늘로 사라지는 것을 원하지 않고 하늘이 울타리가 되는 것을 원하지 않기 때문에 모든 조정은 하늘 픽셀과 울타리 픽셀 모두에 더 균등하게 적용되어야 합니다. 또한 비디오 카드와 게임 엔진이 이러한 균형을 깨뜨려 그런 종류의 어려운 세부 사항을 그대로 유지하면서 최고의 그림을 얻는 방법의 예입니다.
어떤 시점에서는 이 모든 것이 디스플레이 해상도로 돌아가서 더 낮은 해상도가 되어야 하며, 조정할 수 있는 다양한 항목이 있으면 추가 픽셀 묶음이 이제 더 적은 픽셀로 완벽하게 혼합됩니다.
(음, 그 혼합에 완벽한 색상은 아니었지만 계산을 하지 않았습니다.)
그리고 보시다시피 디스플레이 해상도에서는 다시 끔찍해 보입니다.
저해상도 측면에서는 모든 픽셀을 서로를 향해(검은색과 흰색 모두) 구부렸기 때문에 영향을 받거나 변경된 넓은 영역이 있고 낮은 해상도에서만 작업했기 때문에 스무딩이 엄청나게 많이 이루어졌습니다.
대신 고해상도 측면에서 우리는 더 작은 스무딩 영역을 만드는 4X 픽셀을 함께 혼합하는 완벽한 균형 픽셀 세트를 얻었습니다. 따라서 고해상도 측면에서는 이 모든 것을 매우 매끄럽게 처리하면서도 흐릿한 혼란을 크게 남기지 않는 픽셀을 찾습니다.
(다시) 우리는 서로 블렌딩의 균형을 유지하기 위해 훨씬 더 많은 픽셀을 구부려야 하기 때문에 먼저 크기를 확대하면 이 벤딩 블렌딩을 더 작은 규모로 생성할 수 있지만 여전히 서로 구부리는 균형을 유지할 수 있습니다. , 최종 결과는 영향을 받는 픽셀이 적고 동일한 재기 숨김입니다.
게임을 이용하여 두 가지 방법을 나란히 비교해 보면, 추가 작업이 많아 보이는 것과의 차이는 그리 크지 않습니다. 저해상도에서 다시 사용할 사진을 처리할 때도 마찬가지입니다. 이는 저와 기계에 많은 추가 노력을 들이게 되며 결과는 거의 나아지지 않습니다.