Gráficos por computadora | suavizado

Antialiasing es una técnica utilizada en gráficos por computadora para eliminar el efecto de aliasing. El efecto de aliasing es la aparición de bordes dentados o «irregulares» en una imagen rasterizada (una imagen renderizada usando píxeles). El problema de los bordes dentados técnicamente ocurre debido a la distorsión de la imagen cuando la conversión de escaneo se realiza con muestreo a baja frecuencia, lo que también se conoce como submuestreo. El alias se produce cuando los objetos del mundo real que se componen de curvas suaves y continuas se rasterizan mediante píxeles.

La causa del suavizado es el submuestreo . El submuestreo da como resultado la pérdida de información de la imagen. El submuestreo ocurre cuando el muestreo se realiza a una frecuencia inferior a la frecuencia de muestreo de Nyquist. Para evitar esta pérdida, necesitamos tener nuestra frecuencia de muestreo al menos el doble de la frecuencia más alta que ocurre en el objeto.

Esta frecuencia mínima requerida se denomina frecuencia de muestreo de Nyquist (fs):

fs =2*fmax 

Esto también se puede afirmar que nuestro intervalo de muestreo no debe ser mayor que la mitad del intervalo del ciclo. Este máximo requerido del intervalo de muestreo se denomina intervalo de muestreo de Nyquist Δx _s :

Δxs = Δxcycle/2
Where Δxcycle=1/fmax 

Métodos de antialiasing (AA): el
aliasing se elimina mediante cuatro métodos: uso de pantalla de alta resolución, filtrado posterior (supermuestreo), filtrado previo (muestreo de área), fase de píxeles. Estos se explican a continuación a continuación.

1. Uso de una pantalla de alta resolución:
   una forma de reducir el efecto de alias y aumentar la frecuencia de muestreo es simplemente mostrar los objetos a una resolución más alta. Usando alta resolución, los dientes dentados se vuelven tan pequeños que el ojo humano no los puede distinguir. Por lo tanto, los bordes dentados se desdibujan y los bordes parecen suaves.

   Aplicaciones prácticas:
   por ejemplo, las pantallas de retina en los dispositivos de Apple, las pantallas OLED tienen una alta densidad de píxeles debido a que las irregularidades formadas son tan pequeñas que se vuelven borrosas e indistinguibles para nuestros ojos.

2. Filtrado posterior (supermuestreo):
   en este método, aumentamos la resolución de muestreo al tratar la pantalla como si estuviera hecha de una cuadrícula mucho más fina, por lo que se reduce el tamaño de píxel efectivo. Pero la resolución de la pantalla sigue siendo la misma. Ahora, se calcula la intensidad de cada subpíxel y se encuentra la intensidad promedio del píxel a partir del promedio de las intensidades de los subpíxeles. Por lo tanto, hacemos un muestreo a una resolución más alta y mostramos la imagen a una resolución más baja o resolución de la pantalla, por lo que esta técnica se llama supermuestreo. Este método también se conoce como postfiltración, ya que este procedimiento se realiza después de generar la imagen rasterizada.

   Aplicaciones prácticas:
   en los juegos, se utiliza SSAA (Supersample Antialiasing) o FSAA (full-scene antialiasing) para crear la mejor calidad de imagen. A menudo se le llama AA puro y, por lo tanto, es muy lento y tiene un costo computacional muy alto. Esta técnica fue ampliamente utilizada en los primeros días cuando no se disponía de mejores técnicas de AA. Los diferentes modos de SSAA disponibles son: 2X, 4X, 8X, etc., lo que indica que el muestreo se realiza x veces (más que) la resolución actual.

   Un mejor estilo de AA es MSAA (antialiasing multimuestreo), que es un estilo más rápido y aproximado de supermuestreo AA. Tiene un costo computacional menor. Empresas de tarjetas gráficas como CSAA de NVIDIA y CFAA de AMD desarrollan técnicas de supermuestreo mejores y más sofisticadas.

3. Prefiltrado (muestreo de área):
   en el muestreo de área, las intensidades de los píxeles se calculan proporcionalmente a las áreas de superposición de cada píxel con los objetos que se mostrarán. Aquí, el color de los píxeles se calcula en función de la superposición de los objetos de la escena con un área de píxeles.

   Por ejemplo: supongamos que una línea pasa a través de dos píxeles. El píxel que cubre la porción más grande (90 %) de la línea muestra una intensidad del 90 %, mientras que el píxel que cubre menos área (10 %) muestra una intensidad del 10 al 15 %. Si el área de píxeles se superpone con diferentes áreas de color, el color de píxel final se toma como un promedio de los colores del área de superposición. Este método también se conoce como filtrado previo ya que este procedimiento se realiza ANTES de generar la imagen rasterizada. Se hace usando algunos algoritmos primitivos de gráficos.

4. Pixel phasing:
   Es una técnica para eliminar el aliasing. Aquí las posiciones de los píxeles se desplazan a posiciones casi aproximadas cerca de la geometría del objeto. Algunos sistemas permiten que se ajuste el tamaño de los píxeles individuales para distribuir las intensidades, lo que es útil en la fase de píxeles.

Otras aplicaciones de las técnicas de antialiasing:

1. Compensación de las diferencias de intensidad de línea:
   cuando se trazan una línea horizontal y una línea diagonal en la pantalla de trama, la cantidad de píxeles necesarios para mostrar ambas líneas es la misma, aunque la línea diagonal es 1,414 veces más grande que la línea horizontal. Esto conduce a una disminución en la intensidad de la línea más larga. Para compensar esta disminución de la intensidad, la intensidad de los píxeles se asigna de acuerdo con la longitud de la línea utilizando técnicas de suavizado.
2. Límites de área
   de suavizado: los conceptos de suavizado también se pueden aplicar para eliminar irregularidades a lo largo de los límites del área. Estos procedimientos se pueden aplicar a los algoritmos de línea de exploración para suavizar los límites del área. Si es posible reposicionar los píxeles, las posiciones de los píxeles se ajustan a posiciones más cercanas a los límites del área. Otros métodos ajustan la intensidad de los píxeles en una posición límite según el porcentaje de área de píxeles dentro del límite. Estos métodos suavizan efectivamente los límites del área.