GPU中的半格效应(half-pixel)

最近在阅读《GPGPU编程技术从GLSL、CUDA到OpenCL》时，章节3.4.3 卷积核中讲到了半格效应，该书中的英文标注为：0.5 effect，也有被称为：half pixel offset等。

联想到我之前的GPU计算、渲染时的代码，在做画质bittrue对分的时候，经常会因为GPU中的像素坐标漏掉了0.5的偏移量，而导致GPU输出图像和CPU算法原型无法bittrue对齐。具体可以查看我之前的两篇代码记录，对GPU像素坐标计算都有0.5的偏移量相关计算。

之前一直以为0.5的偏移量是GPU中可能存在四舍五入，现在看来我之前的理解都是错误的。正确的认识是：GPU会使用像素的中心点作为坐标值，也就是是[0.5, 0.5]这样，因此会存在0.5的偏移量。

下面转载、翻译相关的文章来解释这个效应/特性。

附录1：《GPGPU编程技术从GLSL、CUDA到OpenCL》 3.4.3 卷积核

纹理元是离散的，即不存在0.3个纹理元这样的概念。然而，纹理坐标是连续的，它们在GPU中是以浮点数表示的。在着色器中，GLSL内建变量glTexCoord[i]保存的纹理坐标自动对齐到了纹理元的几何中心。在这样的效应下，GPGPU使用纹理同CPU编程使用数组时的下标有所不同。举例来说，纹理图上的第三行、第二列的纹理元的坐标不是[1，2]，而是[1.5，2.5]，如图3- 11所示。

这个效应在GPGPU中称为半格效应(0.5 effect)。虽然纹理在经典GPGPU中起到的作用同数组完全一致（见 3.2.2节 第一部分关于纹理和数组的类比），但用户需要注意到像这样的用法差异。

附录2：《Bilinear down/upsampling, aligning pixel grids, and that infamous GPU half pixel offset》

原文地址：https://bartwronski.com/2021/02/15/bilinear-down-upsampling-pixel-grids-and-that-half-pixel-offset/

什么是半像素偏移？
假设您有一个大小为4的一维纹理，那么它的像素/纹素坐标是什么？

如果我们向使用一维数组一样，直接按照下标来访问这4个像素，那么这4个像素的坐标理应是[0, 1, 2, 3]，对应的坐标范围是[0, width - 1]。

但GPU使用半像素偏移的约定，所以它们实际上是[0.5, 1.5, 2.5, 3.5]，对应的坐标范围是[0.5, width - 0.5]。标准化(归一化)后的坐标值为：[0.5/4, 1.5/4, 2.5/4, 3.5/4]，范围是：[0.5/width, 1 - 0.5/width]。

GPU的半像素偏移这种表示法起初可能看起来不太直观，但它为我们提供了一个保证和约定：即图像的坐标范围(最大)可以表示为非标准化的[0, width - 1]，或标准化后的[0, 1]。

这对于重新采样图像和处理不同分辨率的图像非常有帮助。

让我们在下面的图表上进行比较，例如将大小为4的一维纹理，上采样为大小为8的一维纹理：
图1：半像素偏，定通过对齐像素网格的角/边缘来完美对齐像素网格。

图2：没有半像素偏移，可以对齐第1个像素中心，直到最后一个像素的中心。但图像在 0,1 范围之外“重叠”并且不对称！

《The Center of the Pixel is (0.5,0.5)》

原文地址：https://www.realtimerendering.com/blog/the-center-of-the-pixel-is-0-50-5/