Después de la transformación, ya sea proyección ortogonal o proyección en perspectiva, se transforma en un cubo. El siguiente paso es dibujarlo en la pantalla, lo que se llama rasterización.
1. Cámara Superficie visible, ancho y alto, puede obtener la relación de aspecto
2. FOV (campo de visión), de acuerdo con el ángulo de visión vertical fovY y la relación de aspecto, puede obtener el ángulo de visión horizontal fovX
1. El lado derecho es el plano cercano de la vértebra óptica, y el ángulo entre el punto (1, t, n) y el eje z es fovY/2
2 t es el valor de z, y b es -t, la altura del plano cercano es 2t, r es el valor de x, l es -r y el ancho del plano cercano es 2r
1. La esquina inferior izquierda es el origen y cada píxel está representado por un número entero (x, y El píxel azul en la imagen). es (2, 1)
2. El ancho y alto del píxel es 1, y el centro del píxel es (x+0.5, y+0.5)
3 El rango de la pantalla es de (0,0) a (ancho, alto)
1. Ignora z, la esencia sigue siendo una vez Traducir y hacer zoom una vez
2. Debido a que MVP obtiene el centro en el origen, primero debe trasladarse para que la esquina inferior izquierda esté en el origen y luego estirar xey al tamaño de la pantalla
Si es bidimensional o tridimensionales, los gráficos se pueden descomponer en un cierto número de triángulos
1. La esencia es determinar si el punto está dentro del triángulo
2. Definir una función dentro ( tri, x, y) para mostrar si está dentro del triángulo y luego recorrer los píxeles en toda la pantalla
1. Utilice el producto cruzado del vector, si los tres resultados de p2p0 x p2q, p0p1 x p0q, y p1p2 x p1q son iguales Si está numerado, está dentro del triángulo, de lo contrario está fuera del triángulo
Dependiendo de las circunstancias, los puntos en el borde pueden estar o no contado.
1. El punto que rodea el triángulo. El rectángulo se llama cuadro delimitador.
2. Tome maxX y maxY de p1, p2 y p3 para obtener un cuadro delimitador optimizado. , que puede mejorar la eficiencia. Además, existen muchas soluciones de optimización.
Después de la rasterización del triángulo, se producirá un alias debido al tamaño de los píxeles.
El motivo del alias es el problema. de frecuencia de muestreo. El concepto de muestreo está en imágenes, videos y audios. En términos generales, una frecuencia de muestreo baja puede reducir la calidad y acelerar el procesamiento, pero producirá alias (artefactos), y el alias es uno de ellos. p>
La pantalla se actualizará cada dos líneas al actualizar, como actualizar el primer cuadro. Las filas impares actualizan las filas pares en el segundo cuadro para mejorar la eficiencia, pero causará alias hasta cierto punto. o defectos.
La imagen de arriba se llama moiré, que se elimina durante el muestreo para reducir la calidad y se generan filas de píxeles pares o impares.
La señal cambia muy rápido. que la velocidad de muestreo es muy lenta, lo que resulta en artefactos.
Primero, la escena se vuelve borrosa, o el procesamiento (filtrado) de la señal y luego el muestreo pueden revertir el alias hasta cierto punto.
Tenga en cuenta que el muestreo. primero y luego el desenfoque no logrará el efecto
En la Figura 2:
p>Para la misma frecuencia de muestreo, cuanto más rápida sea la frecuencia de la señal, más distorsionada será la señal. La función anterior se puede restaurar aproximadamente según el muestreo, pero la función de señal a continuación no se puede restaurar en absoluto
En la Figura 3:
Muestreo en la función azul y restauración después del muestreo, el La función restaurada es obviamente solo una función negra, que está demasiado lejos del azul original. También puede entenderse que usa la misma función. La frecuencia de muestreo se usa para muestrear señales de dos frecuencias, pero los resultados son exactamente los mismos.
La transformada de Fourier puede convertir el dominio del tiempo en el dominio de la frecuencia:
1. La imagen de la izquierda se llama dominio del tiempo, la imagen de la derecha se llama dominio de la frecuencia, que se genera por la transformada de Fourier de la imagen de la izquierda
2. La información de la imagen de la derecha está representada por el brillo en diferentes posiciones, la periferia es de alta frecuencia y el centro es de baja frecuencia
3. Altura transversal del nivel y valor
Brillante porque la imagen no es una señal repetitiva y no tiene información de tiempo. Por lo tanto, las imágenes se superpondrán una tras otra durante el procesamiento. Cuando la imagen cambia de límite, se producirán cambios drásticos, de alta frecuencia a baja frecuencia. , aparece una cruz resaltada
Elimina la información de baja frecuencia:
1. Borra la información de baja frecuencia en el centro a la derecha, transformada inversa de Fourier y regeneración de una imagen. se llama filtrado de paso alto, lo que significa que solo puede pasar información de alta frecuencia
2. Se puede observar que solo quedan los bordes, o límites, que es cuando detalles como el color y la textura cambia drásticamente Corresponde a información de alta frecuencia.
Elimine información de alta frecuencia:
1. Filtrado de paso bajo, el límite de la imagen ya no es visible y. solo queda la información de baja frecuencia representada por bloques de color
Elimina selectivamente diferentes áreas de frecuencia:
1. Produce diferentes efectos La Figura 1 elimina los bloques de color de frecuencia más baja y alta. bordes de frecuencia, y la Figura 2 elimina una gran cantidad de bloques de color de baja frecuencia e información de alta frecuencia. A través de este control, se pueden obtener diferentes niveles de información detallada
Convolución:
1 Primero, es una señal unidimensional, fácil de entender
2. Luego hay un filtro, el filtro se mueve de izquierda a derecha, una unidad cada vez, calcula el valor de la señal correspondiente. al centro del filtro, calcule el promedio ponderado y luego escriba muestras de entrada y finalmente obtenga un resultado de muestreo
3. La convolución es una operación de desenfoque
1. Convolucione la señal (imagen) con un filtro (la imagen se convierte en otra imagen)
2. El paso anterior equivale a que Fourier transforme la imagen para generar el dominio de frecuencia, luego Fourier transforme el filtro, multiplique los dos y finalmente invirtiendo la transformada de Fourier obtienes otra imagen que es igual a 1
Filtro de paso bajo:
1. Multiplica los ocho píxeles alrededor de cada píxel por 1, súmalos y y luego divide 9
2. Cuanto más grande sea el cuadro, más borrosa será la imagen. Si es el cuadro más pequeño, equivale a no filtrar y la imagen no cambiará
3. Los dos cuadros en la imagen de arriba son una imagen en el dominio del tiempo, es decir, un bloque en blanco y negro, la imagen en el dominio de la frecuencia a la derecha
Anti-aliasing MSAA:
. Subdividir un píxel en 4, o incluso 16, mediante triángulos. Tomar un porcentaje del número de puntos cubiertos, tres es el 75%, uno es el 25%
FXAA: Después del muestreo para generar la imagen, los dientes son reemplazado mediante procesamiento de imágenes, que es muy eficiente
TAA: distribuye muestras MSAA a tiempo y reutiliza el procesamiento de fotogramas anteriores
DLSS: supermuestreo de aprendizaje profundo (superresolución), imágenes de 50x50 deben agregarse a 200x200 píxeles, por lo que la función es ampliar la imagen
Las cosas dibujadas más tarde cubrirán las cosas dibujadas primero. Esto también se hace cuando el dibujo por computadora sigue el algoritmo del pintor. La relación de distancia u oclusión es. llamada relación de profundidad
Una situación de oclusión mutua, el algoritmo del pintor no puede resolver esta escena.
Algoritmo de caché de profundidad:
1. Como se mencionó anteriormente, la No se puede determinar la relación de profundidad de tres triángulos que se bloquean entre sí, así que cambie el ángulo para determinar la profundidad de cada píxel. Mientras se genera la imagen renderizada, también se genera una imagen para guardar la información de profundidad de cada píxel. > 1. El lado izquierdo es después de renderizar la Figura
2. El lado derecho es el mapa de profundidad Cuanto más cerca esté el punto de la cámara, más oscuro será el color.
3. Supongamos que solo está el piso primero, y el mapa de profundidad del piso es casi negro y lejano en blanco. Ahora agregue un cubo hueco en la imagen. El piso mostrado originalmente por el punto de píxel a tiene una profundidad x. en el cubo. El cubo da otra profundidad y. El piso y el cubo se pueden determinar en función de la relación de oclusión xey
1. Primero descomponga la escena en un cierto número de triángulos
.2. Rasterizar todos los triángulos
3. Todas las profundidades de píxeles al principio El valor de la caché es infinito, es decir, el más lejano. Atraviesa todos los píxeles de todos los triángulos y luego los compara con todos los píxeles. del mapa de profundidad Si la profundidad es menor que la profundidad almacenada en el píxel, significa que el píxel original debe sobrescribirse y la profundidad se restablece.
Suzhong.
4. Este algoritmo no tiene nada que ver con el orden y no ordena. Solo registra un valor mínimo y no realiza ningún procesamiento para valores grandes, por lo que la complejidad es solo O (n) <. /p >
1. R representa infinito
Si 2,5 es menor que R, reescríbelo
3. Añade un segundo triángulo. Comparado con R y 5, es más pequeño. menor que 5. Si está bloqueado aproximadamente por el triángulo original, si es menor que 5, bloqueará el triángulo original
4. Los dos triángulos se insertan juntos y se bloquean parcialmente entre sí