反走樣算法

 

 

反走樣算法

對直線、圓及橢圓這些最基本元素的生成速 度和顯示質量的改進，在圖形處理系統中具備重要的應用價值

但它們生成的線條具備明顯的「鋸齒形」即 會發生走樣（Liasing）現象

走樣

「鋸齒」是「走樣」（aliasing）的一種形式。而走樣是光 柵顯示的一種固有性質。產生走樣現象的緣由是像素本質上的離散性

 

走樣現象:

一是光柵圖形產生的階梯形（鋸齒形）

二是圖形中包含相對微小的物體時， 這些物體在靜態圖形中容易被丟棄或 忽略

 

小物體因爲「走樣」而消失

在動畫序列中時隱時現，產生閃爍

矩形從左向右移動，當其覆蓋某些像素中心時，矩形被顯示 出來，當沒有覆蓋像素中心時，矩形不被顯示

 

簡單地說，若是對一個快速變化的信號採樣頻率太低，所得 樣本表示的會是低頻變化的信號：原始信號的頻率看起來被 較低的「走樣」頻率所代替

反走樣技術

如何下降因爲採樣不足而產生的走樣現象呢？

用於減小或消除走樣效果的技術，稱爲反走樣（Antialiasing）技術

因爲圖形的走樣現象對圖形的質量有很大影響, 幾乎所 有圖形處理系統都要對基本圖形進行反走樣處理

1.提升分辨率

採用分辨率更高的顯示設備，對解決走樣現象有所幫助， 由於可使鋸齒相對物體會更小一些

該反走樣方法是以4倍的存儲器代價和掃描轉換時間得到的

爲了穩定屏幕上的圖象，電子槍至少要1/24秒時間轟擊 屏幕上全部像素一次，若是像素提升一倍，電子槍就要 快4倍！

 

2.模糊邊界

反走樣技術涉及到某種形式的「模糊」來產生更平滑的圖像

對於在白色背景中的黑色矩形，經過在矩形的邊界附近摻入 一些灰色像素，能夠柔化從黑到白的尖銳變化

從遠處觀察這幅圖像時，人眼可以把這些緩和變化的暗影融 合在一塊兒，從而看到了更加平滑的邊界

 

 

介紹兩種反走樣方法：

一、非加權區域採樣方法

二、加權區域採樣方法

 

 一、非加權區域採樣方法

根據物體的覆蓋率（coverage）計算像素的顏色。覆蓋率 是指某個像素區域被物體覆蓋的比例

把這個多邊形放在方格線中 ，其中每一個正方形的中心對 應顯示器上一個像素中心。 被多邊形覆蓋了一半的像素 的亮度值賦爲1/2,覆蓋三分 之一的像素賦值爲1/3；以 此類推

若是幀緩衝區的每一個像素有 4個比特位，那麼0表示黑色 ，。。。15表示白色

非加權區域採樣方法有兩個缺點：

一、象素的亮度與相交區域的面積成正比，而與相交區域落 在象素內的位置無關，這仍然會致使鋸齒效應

二、直線條上沿理想直線方向的相鄰兩個象素有時會有較大 的灰度差

每一個像素的權值是同樣的，這是它的主要缺點。因此也稱非 加權區域採樣方法

 

二、加權區域採樣方法

這種方法更符合人視覺系統對圖像信息的處理方式，反走 樣效果更好

將直線段看做是具備必定寬度的 狹長矩形；當直線段與像素有交 時，根據相交區域與像素中心的 距離來決定其對象素亮度的貢獻

直線段對一個像素亮度的貢獻正比 於相交區域與像素中心的距離

設置相交區域面積與像素中心距離 的權函數（高斯函數）反映相交面 積對整個像素亮度的貢獻大小

利用權函數積分求相交區域面積，用它乘以像素可設置 的最大亮度值，便可獲得該像素實際顯示的亮度值

 

 可採用離散計算方法

將一個像素劃分爲 n = 3×3個子象素 ，加權表能夠取做：

加權方案：中心子像素的加權是角子像素的4倍，是其它像 素的2倍，對九個子像素的每一個網格所計算出的亮度進行平均

 而後求出全部中心落於直線段內的子象素。

 最後計算全部這些子象素對原象素亮度貢獻之和