Superdiskreetimine
Superdiskreetimine (inglise keeles supersampling) on ruumilise sakitõrje meetod, millega eemaldatakse arvutigraafikas formuleeritud piltidel paiknevad sakid. Sakid esinevad seetõttu, et arvutiekraan koosneb paljudest pikslitest, mis on ruudukujulised ja millel kõigil on oma vastav värv. Arvutiekraanil saab neid piksleid kujutada sirge joonena/äärena ainult siis, kui need pikslid on laotud üksteise otsa vertikaalselt või kõrvuti ehk horisontaalselt. Paljudel objektidel pole täiesti sirged ääred ning selleks, et võimalikult hästi näidata ka sujuvaid ääri arvutiekraanil, ongi arvutigraafikas kasutusele võetud superdiskreetimine.[1]
Teostamine
[muuda | muuda lähteteksti]
Protsess
[muuda | muuda lähteteksti]Ühe piksli sees võetakse erinevates kohtades mitu erinevat värviproovi ning arvutatakse keskmine värvi väärtus. Selline võimalus saavutatakse kui visualiseeritakse pilti palju kõrgema resolutsiooniga (kasutaja seda protsessi ekraanil ei näe) ja hiljem kui on tehtud kalkulatsioonid ekstra pikslitega, tõmmatakse/skaleeritakse pikslite arv esialgsesse mahtu ning kuvatakse pilt ekraanil kasutajale tema kasutatava monitori resolutsiooniga. See tagab ekraanil kuvamisel sujuvamad jooned erinevate objektide äärtes.[2]
Meetodid
[muuda | muuda lähteteksti]
Adaptiivne superdiskreetimine
[muuda | muuda lähteteksti]Superdiskreetimine on arvutuslikult ressursirikas, sest on vaja suurema mäluga videokaardi mälu ja mälu ribalaiust, sest vajalik puhver on mitu korda suurem.
Selleks, et ressursivajadust vähendada ja seega jõudlust tõsta, on kasutusele võetud adaptiivne superdiskreetimine.[3]
Adaptiivse superdiskreetimise puhul diskreeditakse nendest kohtadest, kus on värvide erinevus olemas. Seega diskreetimiskohad on põhiliselt objektide nurkades ja nii tagataksegi parem jõudlus.
Superdiskreetimise mustrid
[muuda | muuda lähteteksti]Järgnevalt on toodud näiteid, milliste mustrite abil diskreeditakse erinevaid piksleid.
Võrgustiku superdiskreetimise korral on diskreetimiskohad piksli peal proportsionaalsed ning ei ole kuhjunud ühte nurka. Piksel on jaotatud n×n alampiksliteks, mille keskelt võetakse sämplid. Seega saadakse terve piksli ulatuses kätte üsna palju väärtuslikku infot. Mida rohkem diskreetimispunkte, seda parem on superdiskreetimise tulemus.
Juhusliku superdiskreetimise korral on diskreetimispunktid genereeritud juhuslikult ning seega on võimalik, et ei ole tagatud palju väärtuslikku infot. Diskreetimispunktid võivad olla kuhjunud kõik ühte kohta ning kuna tegu on juhuslike genereeritud punktidega, siis ei ole ka määratud diskreetimispunktide omavaheline kaugus, mistõttu võib selle meetodiga saada erinevate diskreetimispunktidega üsna samasugust infot. Seda meetodit peetakse seega ressursi raiskamiseks.
Poisson disc-superdiskreetimise[4] korral on diskreetimispunktid genereeritud samuti juhuslikult, kuid on ka piiratud kindlate vahekaugustega diskreetimispunktide vahel. Kuigi tulemused selle meetodiga on väga head, on siiski see meetod arvutuslikult väga nõudlik, et kasutada seda reaalajaliseks visualiseerimiseks.
Jittered-superdiskreetimine on kolme eelneva meetodi hübriid. Piiratud on kindlate vahekaugustega diskreetimispunktid. Piksel on jaotatud n×n alampiksliteks, mille juhuslikust punktist võetakse diskreetimisinfo.
Miinused
[muuda | muuda lähteteksti]Superdiskreetimine põhjustab jõudluse langemist kaadrite kuvamises ajaühikus. Näiteks kui graafika protsessor peab visualiseerima neli korda rohkem piksleid esialgsest, siis kaadrite kuvamise arv sekundis võib olla umbes üks neljandik sellest, mis väärtus oli kaadrite kuvamisel esialgsetes sätetes.
Kuna superdiskreetimise käigus visualiseeritakse rohkem piksleid, on need vaja ka pärast skaleerida lõplikku resolutsiooni. See võtab samuti ressursse ning seetõttu võib kaadrite kuvamissagedus veel rohkem kannatada.
Viited
[muuda | muuda lähteteksti]- ↑ "Supersampling". Vaadatud 01.05.2017.
- ↑ "What is supersampling?". Originaali arhiivikoopia seisuga 25. märts 2006. Vaadatud 01.05.2017.
- ↑ "Adaptive Supersampling". Vaadatud 01.05.2017.
- ↑ "Poisson-Disc Sampling". Vaadatud 01.05.2017.