反走样
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.6.1什么是“走样”、“反走样”？
2.6.2反走样方法的分类
2.6.3
2.6.4
提高分辨率法
区域采样法
2.6.5反走样方法在GIS可视化中的应用
Franklin C. Crow. The University of Texas at Austin 1977 《The Aliasing Problem in Computer-Generated Shaded Images》
1. 提高分辨率即增加采样点，也称“过取 样”(supersampling)、后过滤(post-filtering)。 2. 将像素视为一个有限区域，进行区域采样，也称为前过滤 (pre-filtering)。
把显示器分辨率提高一倍，
• 直线经过两倍的象素，锯齿也增加一倍， • 但同时每个阶梯的宽度也减小了一倍， • 所以显示出的直线段看起来就平直光滑了一些。
“走样”原因的图解分析：
“走样”原因的图解分析：
理想直线方程：y = 0.375 × x + 0.625 X ∈ [1, 9]
整数像素坐标：y = (Int) (0.375 × x + 0.625 + 0.5) X = 1, 2, …, 9
X轴坐标值 理想直线的 Y轴坐标值 像素坐标的 Y轴坐标值 1 2 3 4 5 6 7 8 9
示意图
非加权区域采样方法
5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
(1)
D/m
(2)
(3)
(4)
(5)
D
D m
有宽度的线条轮廓
象素相交的五种情况及用于计算面积的量
面积计算
• 情况⑴（5)阴影面积为：D2/2m； • 情况⑵（4)阴影面积为：D - m/2； • 情况⑶阴影面积为：1 - D2/m
1.000 1.375 1.750 2.125 2.500 2.875 3.250 3.625 4.000
1
1
2
2
3
3
3
4
4
自从Franklin C. Crow于1977年在计算机图形学领域中提出走 样问题幵给出了一种方法以来，已经有很多反走样方法问世。 根据算法原理的不同，常用的反走样方法可分为以下两大类：
增加分辨率虽然简单，但是不经济的方法，有物理上的困难 而且它也只能减轻而不能消除锯齿问题
区域采样法又可以分为两类： 非加权区域采样方法 加权区域采样方法
非加权区域采样方法的基本思想：
• 每个象素是一个具有一定面积的小区域，将直线段
看作具有一定宽度的狭长矩形。当直线段与象素有 交时，求出两者相交区域的面积，然后根据相交区 域面积的大小确定该象素的亮度值。
“走样”和“反走样”的定义：
在计算机图形学中，要在光栅屏幕上显示一个连续图形（如 直线、折线、Bezier曲线等），就必须将连续图形离散化， 使乊与构成屏幕的离散像素匹配。这种用离散量表示连续量 引起的信息失真就是“走样”（Aliasing）；而用于减少或 消除这种失真效果的技术就是“反走样”（Anti-aliasing）。
为了简化计算可以采用离散的方法
n=9,k=3近似面积为1/3 • 首先将屏幕象素均分成n个子象素， • 然后计算中心点落在直线段内的子象素的个数k。 • 将屏幕该象素的亮度置为相交区域面积的近似值可k/n。
非加权区域采样方法有两个缺点：
• 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
x2 y2 2 2
w( x, y )
F w( x, y )dA
A'
可采用离散计算方法
• 如：我们将屏幕划分为n=3×3个子象素，加权表可
以取作：
y
w1 w2 w3 1 2 1 w4 w5 w6 1 2 4 2 16 dA w7 w8 w9 1 2 1 权函数w（x,y）为微面元dA与象素中心距离d的函数
位置无关，这仍然会导致锯齿效应。 • 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。
加权区域采样方法的基本思想：
• 使相交区域对象素亮度的贡献依赖于该区域与象素
中心的距离 • 当直线经过该象素时，该象素的亮度F是在两者相 交区域A’上对滤波器（函数w）进行积分的积分值。
1 e 2
x d
• 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乊和
w 度值。
i i
乘以象素的最大灰度值作为该象素的显示灰
• 反走样方法在GIS可视化中的作用： GIS可视化是利用地图作为可视化的手段表达与地 理空间相关的信息，使人们能够通过最为有效的视 觉感知方式获取他们所需要的信息。由于图形走样 的存在，除水平、垂直和45°角方向外，其它图形都 会产生锯齿或台阶状的边缘，这不仅降低了地图可 视化的显示精度，而且影响了屏幕地图的美观。
2.6.2反走样方法的分类
2.6.3
2.6.4
提高分辨率法
区域采样法
2.6.5反走样方法在GIS可视化中的应用
Franklin C. Crow. The University of Texas at Austin 1977 《The Aliasing Problem in Computer-Generated Shaded Images》
1. 提高分辨率即增加采样点，也称“过取 样”(supersampling)、后过滤(post-filtering)。 2. 将像素视为一个有限区域，进行区域采样，也称为前过滤 (pre-filtering)。
把显示器分辨率提高一倍，
• 直线经过两倍的象素，锯齿也增加一倍， • 但同时每个阶梯的宽度也减小了一倍， • 所以显示出的直线段看起来就平直光滑了一些。
“走样”原因的图解分析：
“走样”原因的图解分析：
理想直线方程：y = 0.375 × x + 0.625 X ∈ [1, 9]
整数像素坐标：y = (Int) (0.375 × x + 0.625 + 0.5) X = 1, 2, …, 9
X轴坐标值 理想直线的 Y轴坐标值 像素坐标的 Y轴坐标值 1 2 3 4 5 6 7 8 9
示意图
非加权区域采样方法
5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
(1)
D/m
(2)
(3)
(4)
(5)
D
D m
有宽度的线条轮廓
象素相交的五种情况及用于计算面积的量
面积计算
• 情况⑴（5)阴影面积为：D2/2m； • 情况⑵（4)阴影面积为：D - m/2； • 情况⑶阴影面积为：1 - D2/m
1.000 1.375 1.750 2.125 2.500 2.875 3.250 3.625 4.000
1
1
2
2
3
3
3
4
4
自从Franklin C. Crow于1977年在计算机图形学领域中提出走 样问题幵给出了一种方法以来，已经有很多反走样方法问世。 根据算法原理的不同，常用的反走样方法可分为以下两大类：
增加分辨率虽然简单，但是不经济的方法，有物理上的困难 而且它也只能减轻而不能消除锯齿问题
区域采样法又可以分为两类： 非加权区域采样方法 加权区域采样方法
非加权区域采样方法的基本思想：
• 每个象素是一个具有一定面积的小区域，将直线段
看作具有一定宽度的狭长矩形。当直线段与象素有 交时，求出两者相交区域的面积，然后根据相交区 域面积的大小确定该象素的亮度值。
“走样”和“反走样”的定义：
在计算机图形学中，要在光栅屏幕上显示一个连续图形（如 直线、折线、Bezier曲线等），就必须将连续图形离散化， 使乊与构成屏幕的离散像素匹配。这种用离散量表示连续量 引起的信息失真就是“走样”（Aliasing）；而用于减少或 消除这种失真效果的技术就是“反走样”（Anti-aliasing）。
为了简化计算可以采用离散的方法
n=9,k=3近似面积为1/3 • 首先将屏幕象素均分成n个子象素， • 然后计算中心点落在直线段内的子象素的个数k。 • 将屏幕该象素的亮度置为相交区域面积的近似值可k/n。
非加权区域采样方法有两个缺点：
• 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
x2 y2 2 2
w( x, y )
F w( x, y )dA
A'
可采用离散计算方法
• 如：我们将屏幕划分为n=3×3个子象素，加权表可
以取作：
y
w1 w2 w3 1 2 1 w4 w5 w6 1 2 4 2 16 dA w7 w8 w9 1 2 1 权函数w（x,y）为微面元dA与象素中心距离d的函数
位置无关，这仍然会导致锯齿效应。 • 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。
加权区域采样方法的基本思想：
• 使相交区域对象素亮度的贡献依赖于该区域与象素
中心的距离 • 当直线经过该象素时，该象素的亮度F是在两者相 交区域A’上对滤波器（函数w）进行积分的积分值。
1 e 2
x d
• 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乊和
w 度值。
i i
乘以象素的最大灰度值作为该象素的显示灰
• 反走样方法在GIS可视化中的作用： GIS可视化是利用地图作为可视化的手段表达与地 理空间相关的信息，使人们能够通过最为有效的视 觉感知方式获取他们所需要的信息。由于图形走样 的存在，除水平、垂直和45°角方向外，其它图形都 会产生锯齿或台阶状的边缘，这不仅降低了地图可 视化的显示精度，而且影响了屏幕地图的美观。