图形学 -- Rasterization栅格化

参考视频：Lecture 05 Rasterization 1 (Triangles)_哔哩哔哩_bilibili

视锥：

定义一个垂直角度，定义宽高比

投到[-1,1]^3之后要呈现到屏幕上

屏幕

屏幕（一个二位数组）

屏幕是个典型的光栅成像设备

定义屏幕空间

映射立方体

成像设备

液晶LCD(Liquid Crystal Display) Pixel

发光二极管 LED 

 Electrophoretic

光栅(三角）

优点

方法

采样 Sampling

把一个函数离散化

采样：判断一个像素中心是否再三角形内

考虑某个点是否在三角形内：

向量同一方向叉积，如果点在三条边的同侧，则在该三角形内

如果在边界：要么不做处理，要么特殊处理（opengl上/左算）

加速

Sampling theory 采样理论

 Frequency Domain 频域

傅里叶变换

给定一个函数都可以经过一个超级复杂的操作变成另外一个函数

滤波Filtering

把特定频率的给删掉

亮的地方是低频信号，暗的地方是高频信号

去掉低频信号，也叫高通滤波的结果↓

只留下低频信息↓

现在更多的图像操作都是通过机器学习进行的,,,我是说怎么滤波结果怎么这么像卷积结果可视化！听到后面还真是hhh这下亲切起来了

卷积

Box Filter，也可理解为卷积核

越大的卷积核就越模糊

综上所述，采样就是重复原始信号频谱（Frequency Contents）的内容

左边是实域，右边是频域

实域上的乘积，等于频域上的卷积

其中c是冲击函数，指只在某一位置有值

b卷积d得到f 

因此，如果采样不够快就会出现↓

Artifacts 不准确，如锯齿，摩尔纹，车轮效应，走样

信号变换太快了采样跟不上

解决方式

2. 提高采样率

3. 反走样Antialiasing

先把高频信息拿掉（模糊操作）再采样，这样就不会发生混叠了

Blurring（Pre-Filtering) 采样前模糊

注意是采样前！采样前！

实际操作

近似方法  MSAA

用更多采样点进行反走样

模糊

缺点：

增大计算量

除了MSAA外，

还有FXAA（Fast approximate AA)

得到有锯齿的图之后通过边界给锯齿找到 ，把边界换成没有锯齿的边界，和采样无关

TAA(Temporal AA)

用两张图中不同位置的像素点，复用上一帧感知到的结果

超分辨率Super resolution/Sampling

Visibility / occlusion 可见性

Painter's Algorithm 画家算法

先画远处的，再用近处的覆盖

从远到近排序，例外↓所以实际上不用画家算法

解决方式↓

z-buffering

排像素的远近

同步生成frame buffer和depth buffer

可以应用在几乎所有的硬件中

depth：点到摄像机的距离

 图示