反走样算法

 

 

反走样算法

对直线、圆及椭圆这些最基本元素的生成速 度和显示质量的改进，在图形处理系统中具有重要的应用价值

但它们生成的线条具有明显的“锯齿形”即 会发生走样（Liasing）现象

走样

“锯齿”是“走样”（aliasing）的一种形式。而走样是光 栅显示的一种固有性质。产生走样现象的原因是像素本质上的离散性

 

走样现象:

一是光栅图形产生的阶梯形（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

 

小物体由于“走样”而消失

在动画序列中时隐时现，产生闪烁

矩形从左向右移动，当其覆盖某些像素中心时，矩形被显示 出来，当没有覆盖像素中心时，矩形不被显示

 

简单地说，如果对一个快速变化的信号采样频率过低，所得 样本表示的会是低频变化的信号：原始信号的频率看起来被 较低的“走样”频率所代替

反走样技术

如何降低由于采样不足而产生的走样现象呢？

用于减少或消除走样效果的技术，称为反走样（Antialiasing）技术

由于图形的走样现象对图形的质量有很大影响, 几乎所 有图形处理系统都要对基本图形进行反走样处理

1.提高分辨率

采用分辨率更高的显示设备，对解决走样现象有所帮助， 因为可以使锯齿相对物体会更小一些

该反走样方法是以4倍的存储器代价和扫描转换时间获得的

为了稳定屏幕上的图象，电子枪至少要1/24秒时间轰击 屏幕上所有像素一次，如果像素提高一倍，电子枪就要 快4倍！

 

2.模糊边界

反走样技术涉及到某种形式的“模糊”来产生更平滑的图像

对于在白色背景中的黑色矩形，通过在矩形的边界附近掺入 一些灰色像素，可以柔化从黑到白的尖锐变化

从远处观察这幅图像时，人眼能够把这些缓和变化的暗影融 合在一起，从而看到了更加平滑的边界

 

 

介绍两种反走样方法：

1、非加权区域采样方法

2、加权区域采样方法

 

 1、非加权区域采样方法

根据物体的覆盖率（coverage）计算像素的颜色。覆盖率 是指某个像素区域被物体覆盖的比例

把这个多边形放在方格线中 ，其中每个正方形的中心对 应显示器上一个像素中心。 被多边形覆盖了一半的像素 的亮度值赋为1/2,覆盖三分 之一的像素赋值为1/3；以 此类推

如果帧缓冲区的每个像素有 4个比特位，那么0表示黑色 ，。。。15表示白色

非加权区域采样方法有两个缺点：

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，这仍然会导致锯齿效应

2、直线条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

每个像素的权值是一样的，这是它的主要缺点。所以也称非 加权区域采样方法

 

2、加权区域采样方法

这种方法更符合人视觉系统对图像信息的处理方式，反走 样效果更好

将直线段看作是具有一定宽度的 狭长矩形；当直线段与像素有交 时，根据相交区域与像素中心的 距离来决定其对象素亮度的贡献

直线段对一个像素亮度的贡献正比 于相交区域与像素中心的距离

设置相交区域面积与像素中心距离 的权函数（高斯函数）反映相交面 积对整个像素亮度的贡献大小

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

 

 可采用离散计算方法

将一个像素划分为 n = 3×3个子象素 ，加权表可以取作：

加权方案：中心子像素的加权是角子像素的4倍，是其它像 素的2倍，对九个子像素的每个网格所计算出的亮度进行平均

 然后求出所有中心落于直线段内的子象素。

 最后计算所有这些子象素对原象素亮度贡献之和