超级采样 Supersampling 方式汇总

　

supersampling

超级采样是一个spatial 抗锯齿的一种方法，用于消除走样（锯齿和像素化的边缘）从电脑游戏上的渲染的图片或者其他的电脑程序中产生。不像现实中的物体有连续光滑的曲线，锯齿的产生是因为电脑显示给浏览者的是大量的正方形。这些“像素”都是一样大的，每个都有一种颜色。一条线只能被显示成像素的集合，因此出现了锯齿，除非是绝对水平或垂直的线。超级采样的目的是为了减少这种事情，从几个在像素中的实例进行颜色采样（不是像正常情况下的只是在正中心），然后计算平均颜色值。这是从渲染的图片比已经显示的图片有高的多的分辨率中取得的，然后缩小到需要的大小，使用额外的像素来计算。结果是一个

从一行像素到另一个沿着边缘的物体有着光滑过渡的降低采样的图片。

采样的数量决定了输出的质量。

计算消耗与自适应超级采样

超级采样计算昂贵，因为它需要很多显卡显存和存储带宽，缓存的消耗数量是几倍之大。一个解决问题的方法是使用自适应超级采样（adaptive supersamplin）技术，只在当像素在物体边缘时进行超级采样。最初是在每个像素只进行很少的采样。如果这些值非常的类似，这些采样决定了颜色。如果不是，更多地使用。这个方法的结果是只在必要时进行大量的采样，从而提高性能。

超级采样模式

当在像素中进行采样时采样的位置可用一些方式决定。虽然方法有无限多种，下面这些是很常用的。

网格（Grid）

最简单的算法。像素分离为几个子像素，每一个像素都来自他们的中心。实现起来又快又简单。但是，因为这种抽样很有有规律，如果子像素数量很少的话，锯齿还是存在的。

随机（Random）

也称为stochastic sampling，这种方法避免了像网格抽样的那种规律性。然而，由于这种不规则的模式，采样在其他一些像素和缺乏的区域不必要的结束。

Poission disc

又是一个随机取样的算法，但是每两个取样位置距离都不是很近。最终结果是一个随机分布的偶数。然而，这个算法需要的时间太大了以至于不能证明它用在实时渲染，除非样品本身计算比每个像素的定位取样点或没复位的取样点昂贵。

抖动（Jittered）

网格算法的修正，近似于Poission disc。一个像素分离为几个子像素，但是样品不是每个都从中心发出的，但是从在子像素中的一个随机的点。集合能依然存在，但是程度较轻。

旋转的网格（Rotated grid）

一个2x2网格的布局被使用但是取样模式是旋转的，来避免在水平或垂直轴的校准，通常大大的提高的抗锯齿的质量。对于一个最佳的模式，旋转角度是arctan (1/2) (大约 26.6°)，正方形被一个因素拉伸 √5/2

原文来自wiki：http://en.wikipedia.org/wiki/supersampling

     译自：wolf96

补充：

1.Halton sequence

In statistics, Halton sequences are sequences used to generate points in space for numerical methods such as monte carlo simulations. Although these sequences are deterMinistic they are of low discrepancy, that is, APPear to be random for many purposes.

https://en.wikipedia.org/wiki/Halton_sequence

伪代码：

   FUNCTION (index, base)
   BEGIN
       result = 0;
       f = 1;
       i = index;
       while (i > 0) 
       BEGIN
           f = f / base;
           result = result + f * (i % base);
           i = FLOOR(i / base);
       END
       RETURN result;
   END

But don’t use a regular grid like traditional super sampling.

There’sno reason sample positions from different frames need to be aligned to a grid.

Each new sample should be well distributed compared to most recent samples.

This is to say, samples shouldn’t be clustered in either space or time.

This sounds similar to a low discrepancy progressive sequence.

Halton surely isn’tperfect for this use but worked well enough

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