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一种快速高效的反走样算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:1138-1140
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川大学计算机学院,成都610065, [2]四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60903118,60832011)
  • 相关项目:基于图形处理器的高性能计算
中文摘要:

快速近似反走样是一种后处理式反走样技术,其效果好、效率高,但由于是根据亮度值检测边缘,导致模型纹理贴图上的条纹和高光部分也会被检测出来,从而造成不必要的反走样。针对这一问题,该算法提出了一种改进的反走样方法:根据物理和阴影信息检测出模型与阴影边缘,再以边缘周围状况计算确定混合朝向,最后结合亚像素覆盖率进行反走样运算。实验表明,该算法在保留了原快速近似反走样效率的同时,有效地消除了不必要的反走样。

英文摘要:

Fast approximate anti-aliasing is a post process anti-aliasing technology, which performs perfectly and effectively. It detects the edges by luminance, so stripes of texture and highlight on models are detected, resulting in unnecessary anti-aliasing. To solve the problem, this paper provided a new method : detected the edges of models and shadows, based on physical information and shadows information, and then computed blending direction according to edges' ambient conditions. Finally, the blending direction was combined with sub-pixel coverage to achieve the goal of anti-aliasing. Experiments show that this algorithm can effectively eliminate the unnecessary anti-aliasing with retaining its excellent effect.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049