反走样

本文深入探讨了图形学中的走样现象及其原因,详细讲解了反走样技术的基本原理,包括非加权区域采样和加权区域采样方法,以及它们在改善图像质量方面的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

四、反走样算法
1、走样

【提高分辨率/把象素当作平面区域进行采样/采用滤波器进行加权区域采样】

【走样是数字化的必然产物】

【产生走样现象的原因是象素本质上的离散性】

走样现象:
    一是光栅图行产生的阶梯形(锯齿形);
    二是图形中包含相对微小的物体时,这些物体在静态图形中容易被丢弃或忽略。
2、反走样
    由于图形的走样现象对图形的质量有很大的影响,几乎所有图形处理系统都要对基本图形进行反走样处理。

【反走样是图形学中的一个根本问题,不可避免,是图形学中的一个永恒问题】

——>【采用分辨率更高的显示设备】—>使锯齿相对物体会更小一些反走样技术涉及到某种形式的【“模糊”】来产生更平滑的图像。


反走样方法:
(1)非加权区域采样方法
    根据物体的覆盖率(某个象素区域被物体覆盖的比例)计算像素点颜色。


缺点

    1、象素的亮度与相交区域的面积成正比,而与相交区域落在象素内的位置无关,这仍会导致锯齿效应;
    2、直线上沿理想直线方向的相邻两个象素有时会有较大的灰度差;
    3、【每个象素的权值是一样的,这是主要缺点。

(2)加权区域采样方法——>反走样效果更好

直线段对一个象素亮度的贡献正比于相交区域与象素中心的距离

利用权函数积分求相交区域面积,用它乘以象素可设置的最大亮度值,即可得到该象素实际显示的亮度值。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Penglimei/p/9669836.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值