Supersämplimine

Allikas: Vikipeedia
Jump to navigation Jump to search
Supersämplimise demonstratsioon

Supersämplimine ehk (inglise keeles Supersampling) ruumiline sakitõrje, on 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 supersämplimine.[1]

Teostamine[muuda | muuda lähteteksti]

Sämplimise protsess. Värvide keskmise arvutamine.

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]

Võrgustik supersämplimine (Grid Supersampling)
Juhuslik supersämplimine (Random Supersampling)
(Poisson disc Supersampling)

Adaptiivne supersämplimine[muuda | muuda lähteteksti]

Supersämplimine 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 supersämplimine.[3]

Adaptiivse supersämplimise puhul sämplitakse nendest kohtadest, kus on värvide erinevus olemas. Seega sämplimiskohad on põhiliselt objektide nurkades ja nii tagataksegi parem jõudlus.

Supersämplimise mustrid[muuda | muuda lähteteksti]

Järgnevalt on toodud näiteid, milliste mustrite abil sämplitakse erinevaid piksleid.

Võrgustik supersämplimise korral on sämplimiskohad 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 sämplimispunkte, seda parem supersämplimise tulemus on.

Juhuslik supersämplimise korral on sämplimispunktid genereeritud juhuslikult ning seega on võimalik, et ei ole tagatud palju väärtuslikku infot. Sämplimispunktid võivad olla kuhjunud kõik ühte kohta ning kuna tegu on juhuslike genereeritud punktidega, siis ei ole ka määratud sämplimispunktide omavaheline kaugus, mistõttu võib selle meetodiga saada erinevate sämplimispunktidega üsna samasugust infot. Seda meetodit peetakse seega ressursi raiskamiseks.

Poisson disc supersämplimise[4] korral on sämplimispunktid genereeritud samuti juhuslikult, kuid on ka piiratud kindlate vahekaugustega sämplimispunktide vahel. Kuigi tulemused selle meetodiga on väga head, on siiski see meetod arvutuslikult väga nõudlik, et kasutada seda reaalajaliseks visualiseerimiseks.

Jittered supersämplimine on kolme eelneva meetodi hübriid. Piiratud on kindlate vahekaugustega sämplimispunktid. Piksel on jaotatud n×n alampiksliteks, mille juhuslikust punktist võetakse sämplimisinfo.

(Jittered Supersampling)

Miinused[muuda | muuda lähteteksti]

Supersämplimine 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 supersämplimise 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]

  1. "Supersampling". Kasutatud 01.05.2017.
  2. "What is supersampling?". Kasutatud 01.05.2017.
  3. "Adaptive Supersampling". Kasutatud 01.05.2017.
  4. "Poisson-Disc Sampling". Kasutatud 01.05.2017.