什么是光栅化

最新推荐文章于 2024-05-27 20:45:02 发布
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光栅化是将一个图元转变为一个二维图像的过程。二维图像上每个点都包含了颜色、深度和纹理数据。将该点和相关信息叫做一个片元（fragment）。 
光栅化(Rasterization)
日常记录，挨打要立正！
09-01 1030
介绍了光栅化、采样、多采样等基础概念
3. 光栅化
LION 笔记本
04-17 634
光栅化就是将三维空间中的物体画到二维平面上，更准确的说，是将其打散到一个个像素上。因此，我们首先介绍了屏幕和像素的概念，并对屏幕的坐标系进行了约定。然后，讨论了视口变换的变换矩阵，因为在正式打散之前，需要先将规范化的三维物体转换到屏幕大小。接着，借助一个实例引出了走样这一问题，并从采样理论的角度分析了解决该问题的办法，并介绍了 MSAA 这样的抗锯齿算法。最后，考虑物体之间遮挡关系的呈现，从画家算法引入了 Z-Buffer 深度缓存算法并对其进行讨论。
图形学-光栅化
weixin_46773434的博客
10-25 1361
将几何图形绘制到屏幕上的过程叫做光栅化，我们对屏幕的定义如下**光栅化（Rasterization）**指的是将物体绘制到屏幕上。**像素（Pixel）**是具有统一颜色的小方块，是由不同颜色组合而成的（例如 RGB）。
什么是光栅化？
caixin185的博客
05-27 1920
光栅化作用是将几何数据变换后转换为像素呈现在显示设备上的一个过程。
Games101计算机图形学入门基础之二：光栅化
superheromen的博客
07-27 1605
然后我们还需要定义什么是屏幕空间（screenspace），我们可以从下面的图中看到屏幕覆盖的范围是从(0,0)到(width,height)，而像素可以用一个个的方格表示它们索引的范围是从(0,0)到(width-1,height-1)，比如这个蓝色的像素就可以用（2,1）表示，并且像素(x,y)的中心在(x+0.5,y+0.5)，其中x和y都是整型的。如果我们对每一个像素进行卷积操作，我们的卷积核是像素本身一样的大小，而卷积的值就是等于每个像素的覆盖面积。...
实现线段Bresenham算法光栅化，圆的中点法光栅化以及有序边表法对多边形上色
10-23
在计算机图形学中，光栅化是将几何对象转换为屏幕像素的过程，是图形渲染的重要环节。本主题主要探讨了三种光栅化方法：线段的Bresenham算法、圆的中点法以及有序边表法（扫描线算法）在WebGL环境中的实现，特别是不...
基于C++实现的一个光栅化软渲染器源码+项目说明.zip
04-11
基于C++实现的一个光栅化软渲染器源码+项目说明.zip 基于C++实现的一个光栅化软渲染器源码+项目说明.zip 基于C++实现的一个光栅化软渲染器源码+项目说明.zip 基于C++实现的一个光栅化软渲染器源码+项目说明.zip 基于...
Mesa库软光栅化程序
09-10
Mesa库软光栅化程序是用于在计算机图形领域中实现软件光栅化的一套程序库。光栅化是将3D图形转换为2D图像的过程，这一过程通常在图形处理单元（GPU）上执行，但有时也可在中央处理器（CPU）上使用软件算法来完成。软...
计算机图形学笔记（二）光栅化
qq_15017307的博客
08-23 2792
计算机图形学笔记（二）光栅化
光栅化
Marcelxx的专栏
05-27 1730
把景物模型的数学描述（显示列表）及其色彩信息转换至计算机显示器上的像素此过程亦称为光栅化.并可应用双缓存技术生成动画。 把景物模型数学描述集色彩信息转换至计算机屏幕上的像素,这个过程称为光栅化.在执行这些步骤过程中,OpenGL可能会执行其他一些操作如消隐处理等。 在数学上，点是理想的、没有大小的；而在光栅显示设备上，像素具有可测量的大小。把一个矢量图形（如直线，圆）转换为一系列像素点的过程就
光栅化：将三维图形转换为二维图像
AI天才研究院
12-29 1828
1.背景介绍 光栅化(rasterization)是一种将三维图形转换为二维图像的方法，它是现代计算机图形学中最重要的技术之一。光栅化的核心思想是将三维场景中的所有可见物体都分解为一系列小的二维图形片段，然后将这些片段组合在一起，形成最终的图像。这种方法的优点是它能够生成高质量的图像，并且对于复杂的三维场景也能够得到较好的性能。 在这篇文章中，我们将深入探讨光栅化的核心概念、算法原理、具体操作...
光栅化什么意思
最新发布
09-23
光栅化（Rasterization）是计算机图形学中**将几何图元（如三角形、线段、点）转换为屏幕像素集合**的关键过程，它是渲染管线中连接几何处理与像素处理的桥梁。以下是详细解释： --- ### **1. 核心作用** 光栅化的核心任务是**确定几何图元覆盖了屏幕上的哪些像素**，并为每个像素生成对应的**片段（Fragment）**，后续的片段着色器会处理这些片段以计算最终颜色。 **示例**： 绘制一个三角形时，光栅化会： 1. 确定三角形在屏幕上的边界。 2. 找出所有被三角形覆盖的像素（即片段）。 3. 为每个片段计算插值后的属性（如颜色、纹理坐标、深度）。 --- ### **2. 关键步骤** #### **(1) 视口变换（Viewport Transform）** - 将顶点着色器输出的**裁剪空间坐标**（`gl_Position`）转换为**屏幕空间坐标**（像素坐标）。 - 公式： ``` 屏幕坐标 = ( (x/w + 1) * 0.5 * width, (y/w + 1) * 0.5 * height ) ``` 其中 `(x, y, w)` 是裁剪空间坐标，`width/height` 是视口尺寸。 #### **(2) 三角形遍历（Triangle Traversal）** - 对每个三角形，扫描其覆盖的像素区域。 - 使用**重心坐标插值**计算片段的属性（如纹理坐标、法线、深度）。 **插值示例**： 若三角形三个顶点的纹理坐标为 `(0,0)`、`(1,0)`、`(0.5,1)`，则内部片段的纹理坐标会根据重心坐标动态计算。 #### **(3) 深度测试（Depth Testing）** - 对每个片段，比较其深度值（`z`）与深度缓冲区（Depth Buffer）中已存储的值。 - 若片段更靠近相机（深度值更小），则通过测试，否则被丢弃（避免遮挡错误）。 #### **(4) 片段生成** - 通过测试的片段会被传递到片段着色器，携带插值后的属性（如 `gl_FragCoord`、`TexCoord`）。 --- ### **3. 与渲染管线的协作** 光栅化位于**几何处理阶段**和**像素处理阶段**之间，流程如下： ``` 顶点数据 → 顶点着色器 → 图元装配 → **光栅化** → 片段着色器 → 深度测试 → 帧缓冲区 ``` - **顶点着色器**：输出裁剪空间坐标和属性（如纹理坐标）。 - **光栅化**：将坐标转换为屏幕像素，并插值属性。 - **片段着色器**：根据插值后的属性计算像素颜色。 --- ### **4. 实际应用中的细节** #### **(1) 抗锯齿（Anti-Aliasing）** - 光栅化可能导致锯齿（像素边缘的阶梯状效果）。 - 解决方案： - **MSAA（多重采样抗锯齿）**：对每个像素内的多个子样本进行光栅化，取平均值。 - **FXAA/TAA**：后处理抗锯齿技术，通过模糊边缘减少锯齿。 #### **(2) 保守光栅化（Conservative Rasterization）** - 确保所有可能被图元覆盖的像素都被标记（用于碰撞检测或体积渲染）。 - OpenGL扩展：`GL_NV_conservative_raster`。 #### **(3) 性能优化** - **背面剔除（Backface Culling）**：丢弃背对相机的三角形，减少光栅化负载。 - **视锥体剔除（Frustum Culling）**：丢弃完全在视锥体外的图元。 --- ### **5. 代码示例（伪代码）** 虽然光栅化通常由GPU硬件自动完成，但可通过OpenGL API间接控制其行为： ```cpp // 启用背面剔除（减少光栅化工作量） glEnable(GL_CULL_FACE); glCullFace(GL_BACK); // 启用深度测试（依赖光栅化生成的深度值） glEnable(GL_DEPTH_TEST); glDepthFunc(GL_LESS); // 绘制三角形（触发光栅化） glBindVertexArray(VAO); glDrawArrays(GL_TRIANGLES, 0, 3); ``` --- ### **6. 常见问题** #### **Q1：光栅化会导致性能问题吗？** - **是**：片段数量（分辨率 × 图元覆盖像素数）直接影响性能。高分辨率或复杂场景可能导致片段着色器成为瓶颈。 #### **Q2：如何避免光栅化阶段的性能浪费？** - 降低分辨率（如动态分辨率渲染）。 - 使用LOD（Level of Detail）减少远处模型的顶点数。 - 启用早期深度测试（`GL_EARLY_DEPTH_TEST`），提前丢弃被遮挡的片段。 #### **Q3：光栅化与光线追踪的区别？** - **光栅化**：基于几何图元和屏幕像素，适合实时渲染（如游戏）。 - **光线追踪**：模拟光线物理行为，生成更真实的光照和反射，但计算量极大。 --- ### **总结** - **光栅化**：将几何图元转换为屏幕像素的过程，核心是**确定覆盖像素**和**插值属性**。 - **关键阶段**：视口变换、三角形遍历、深度测试。 - **性能影响**：片段数量是主要瓶颈，需通过剔除和抗锯齿优化。
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