Pull to refresh

Алгоритм морфологического сглаживания MLAA для CPU

Image processing *
Компания Intel опубликовала описание алгоритма морфологического сглаживания (MLAA), который предназначен для работы в реальном времени на CPU (демо, исходные коды).

Как и в случае с алгоритмом депикселизации графики в играх, который пару месяцев назад обсуждался на Хабре, алгоритм Intel не выполняет масштабирование изображения, а работает с пикселами в исходном разрешении. Они модифицируются по нескольким простым правилам, которые показаны на диаграмме.



Если вкратце, то фильтр MLAA ищет L-, Z- и U-образные границы пиксельных групп, после чего размывает окружающие пикселы для получения плавных очертаний.
Читать дальше →
Total votes 50: ↑47 and ↓3 +44
Views 9.4K
Comments 15

SMAA: улучшенное субпиксельное морфологическое сглаживание

Working with 3D-graphics *Game development *Algorithms *
Translation

Данная статья основана на журнале Хорхе Хименеса, Хосе Эчеварриа, Тиаго Соуса и Диего Гутьерреса.

Их демо реализации SMAA можно посмотреть здесь (файл .exe). На моём GTX 960 2GB оно работает вполне нормально.

Старые способы сглаживания (антиалиасинга)


Долгие годы стандартами для реализации сглаживания были методы MSAA (Multisampling Antialiasing) и SSAA (Supersampling Antialiasing). На самом деле, они и по-прежнему обеспечивают наивысшее качество среди всех современных методов сглаживания. Как мы знаем, алиасинг возникает из-за нехватки сэмплов, как на пространственном (ломаные линии), так и на временном уровне (мерцание), обычно рядом с гранями и областями изображения с высоким/низким контрастом. Для борьбы с ним у нас имеются два способа, которые когда-то были единственными решениями: Supersampling и Multisampling. При суперсэмплинге мы увеличиваем изображение, а затем снижаем его дискретизацию до нужного разрешения. Этот принцип отлично работает, потому что распространяется на все аспекты проблемы. При мультисемплинге используется похожее решение. В этом методе каждый сэмпл дублируется на основание определённого коэффициента. При современных больших разрешениях для этого требуются достаточно мощные графические карты. Поэтому нам нужны новые методы сглаживания, как на пространственном, так и на временном уровнях. Все эти методы используют в своей работе один алгоритм — распознавание краёв. Но они выполняют и другие операции.
Читать дальше →
Total votes 32: ↑29 and ↓3 +26
Views 21K
Comments 10