슈퍼샘플링
Supersampling
슈퍼샘플링 또는 슈퍼샘플링 안티에일리어싱(SSAA)은 공간적 안티에일리어싱 방식입니다.즉, 컴퓨터 게임이나 다른 컴퓨터 프로그램에서 렌더링되는 이미지에서 앨리어싱(잡히고 픽셀화된 가장자리, 속칭 '잡기'로 알려진)을 제거하는 방법입니다.앨리어싱은 연속적인 부드러운 곡선과 선을 가진 실제 물체와 달리 컴퓨터 화면은 시청자에게 많은 작은 정사각형을 보여주기 때문에 발생합니다.이 픽셀들은 모두 같은 크기를 가지며 각각의 픽셀은 단일 색상을 가집니다.선은 픽셀 집합으로만 표시되므로 완전히 수평 또는 수직이 아닌 한 들쭉날쭉하게 나타납니다.슈퍼샘플링의 목적은 이 효과를 줄이는 것입니다.색 샘플은 픽셀 내부의 몇 가지 인스턴스(일반적으로 중앙뿐 아니라)에서 수집되어 평균 색 값이 계산됩니다.이것은, 표시되는 것보다 훨씬 높은 해상도로 이미지를 렌더링 한 후, 계산에 추가 픽셀을 사용해 원하는 크기로 축소하는 것으로 실현됩니다.그 결과 개체의 가장자리를 따라 픽셀의 한 라인에서 다른 라인으로 보다 부드럽게 전환되는 다운샘플링된 영상이 생성됩니다.
샘플 수에 따라 출력 품질이 결정됩니다.
동기
앨리어싱은 2D 영상의 경우 moiré 패턴과 픽셀화된 가장자리(구어로는 "jaggies")로 나타납니다.일반적인 신호 처리 및 이미지 처리 지식에 따르면 앨리어싱을 완벽하게 제거하려면 2D 안티 앨리어싱 필터를 적용한 후 나이키스트 속도(또는 그 이상)에서 적절한 공간 샘플링이 필요합니다.이 접근방식은 정방향 및 역방향 푸리에 변환이 필요하므로, 공간 영역("이미지 도메인")에 머무름으로써 도메인 스위치를 피하기 위해 슈퍼샘플링과 같이 계산적으로 덜 까다로운 근사치가 개발되었습니다.
방법
계산 비용 및 적응형 슈퍼샘플링
슈퍼샘플링은 사용하는 버퍼의 양이 몇 배나 [1]크기 때문에 훨씬 더 많은 비디오 카드 메모리와 메모리 대역폭이 필요하기 때문에 계산 비용이 많이 듭니다.이 문제를 회피하는 방법은 적응형 슈퍼샘플링이라고 불리는 기술을 사용하는 것입니다.이 방법에서는 오브젝트의 가장자리에 있는 픽셀만 슈퍼샘플링됩니다.
처음에는 각 픽셀 내에서 몇 개의 샘플만 채취됩니다.이러한 값이 매우 유사한 경우 이러한 샘플만 색상을 결정하는 데 사용됩니다.그렇지 않으면 더 많이 사용됩니다.이 방법의 결과, 필요한 경우에만 더 많은 수의 샘플이 계산되어 성능이 향상됩니다.
슈퍼샘플링 패턴
픽셀 내에서 샘플을 채취할 때 샘플 위치는 어떤 방식으로든 결정되어야 합니다.이를 수행할 수 있는 방법은 무한하지만 일반적으로 사용되는 [1][2]몇 가지 방법이 있습니다.
균일한 분포의 그리드 알고리즘
회전 그리드 알고리즘(샘플 밀도의 2배)
랜덤 알고리즘
지터 알고리즘
포아송 디스크 알고리즘
준몬테카를로법 알고리즘
N루크
RGSS
고해상도 안티앨리어싱(HRAA), Quincunx
플립쿼드
플립트리
격자무늬
가장 간단한 알고리즘입니다.픽셀은 여러 개의 서브픽셀로 분할되고 샘플은 각각의 중앙에서 추출됩니다.빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다.단, 샘플링의 규칙적인 특성으로 인해 적은 수의 서브픽셀이 사용되는 경우에도 앨리어스가 발생할 수 있습니다.
랜덤
확률적 샘플링이라고도 하며 그리드 슈퍼샘플링의 규칙성을 회피합니다.그러나 패턴의 불규칙성으로 인해 픽셀의 일부 영역에서는 샘플이 불필요해지고 다른 영역에서는 [3]샘플이 부족하게 됩니다.
포아송 디스크
포아송 디스크 표본 추출 알고리즘은 표본을 랜덤하게 배치하지만 두 표본이 너무 가깝지 않은지 확인합니다.최종 결과는 균등하지만 랜덤한 표본 분포입니다.그러나 샘플링 자체가 샘플 포인트의 위치 설정에 비해 계산 비용이 많이 들거나 샘플 포인트가 [3]모든 픽셀에 대해 재배치되지 않는 한 이 알고리즘에 필요한 계산 시간은 실시간 렌더링에서의 사용을 정당화하기에는 너무 큽니다.
흔들렸다
그리드 알고리즘을 수정하여 포아송 디스크를 근사합니다.픽셀은 여러 개의 서브픽셀로 분할되지만 샘플은 각 서브픽셀의 중심에서 추출되지 않고 서브픽셀 내의 랜덤 포인트에서 추출됩니다.집회는 여전히 일어날 수 있지만,[3] 그 정도는 더 적다.
회전 그리드
2×2 그리드 레이아웃을 사용하지만 샘플 패턴을 회전시켜 샘플이 수평축 또는 수직축에 정렬되지 않도록 함으로써 가장 일반적으로 발생하는 케이스의 안티앨리어싱 품질을 크게 향상시킵니다.최적의 패턴은 회전 각도(.mw-parser-output .sfrac{white-space:nowrap}.mw-parser-output.sfrac.tion,.mw-parser-output.sfrac .tion{디스플레이:inline-block, vertical-align:-0.5em, font-size:85%;text-align:센터}.mw-parser-output.sfrac .num,.mw-parser-output.sfrac .den{디스플레이:블록, line-height:1em, 마진:00.1em}.mw-parser-arctan 있다.출력과 광장은 √5/2의 요인에 의하여 당겨져 있.den{border-top:1px 고체}.mw-parser-output .sr-only{국경:0;클립:rect(0,0,0,0), 높이:1px, 마진:-1px, 오버 플로: 숨어 있었다. 패딩:0;위치:절대, 너비:1px}1/2)(26.6°에 대해).sfrac.[5][표창 필요한]
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ a b "Anti-aliasing techniques comparison". sapphirenation.net. 2016-11-29. Retrieved 2020-04-19.
Generally speaking, SSAA provides exceptional image quality, but the performance hit is major here because the scene is rendered at a very high resolution.
- ^ "What is supersampling?". everything2.com. 2004-05-20. Retrieved 2020-04-19.
- ^ a b c Allen Sherrod (2008). Game Graphic Programming. Charles River Media. p. 336. ISBN 978-1584505167.
- ^ Cook, R. L. (1986). "Stochastic sampling in computer graphics". ACM Transactions on Graphics. 5 (1): 51–72. doi:10.1145/7529.8927.
- ^ "Super-sampling Anti-aliasing Analyzed" (PDF). Beyond3D.com. Retrieved 2020-04-19.
외부 링크
- "High-Resolution Antialiasing (HRAA)". Technical Brief: High-Resolution Antialiasing through Multisampling. Retrieved 22 April 2017.
- "What is supersampling (antialiasing technique)?". Hardware Knowledgebase. Archived from the original on 2006-03-25. Retrieved 1 May 2006.
- "Image Interpolation with Contour Stencils". Image Processing On Line. Retrieved 21 October 2010.
