基于亚像素级几何图元覆盖检测算法

发布时间：2019-05-12 02:33

【摘要】：为减少、消除由于光照空间和相机空间采样密度不匹配造成的走样现象,提出一种亚像素级准确的硬阴影反走样绘制方法。该方法从光源视角抽取场景前表面的几何图元,利用保守光栅化方法存储固定大小、局部近似的场景可见三角形;计算纹素的顶点坐标,检测跨纹素几何图元,精确重建阴影测试深度。测试实验表明,几何图元覆盖检测算法能准确检测出纹素中包含的90%以上的隐含三角形,算法有较好的适应性,能有效减少阴影图算法的走样问题。
[Abstract]:In order to reduce and eliminate the aliasing caused by the mismatch between the sampling density of the light space and the camera space, an accurate hard shadow anti-aliasing rendering method at the sub-pixel level is proposed. In this method, the geometric elements on the front surface of the scene are extracted from the perspective of light source, and the fixed size and local approximate scene visible triangles are stored by conservative rasterization method. Calculate the Vertex coordinates of the texture, detect the geometric elements of the cross-texture, and accurately reconstruct the depth of the shadow test. The experimental results show that the algorithm can accurately detect more than 90% of the hidden triangles contained in the texture. The algorithm has good adaptability and can effectively reduce the aliasing problem of the shadow graph algorithm.
【作者单位】： 长春理工大学计算机科学技术学院;特种电影技术及装备国家地方联合工程研究中心;
【基金】：吉林省重点科技攻关项目(20140204050GX,20140204009GX) 吉林省重点科技成果转化项目(20130303011GX) 长春市重大科技攻关计划(14KG008) 吉林省省级产业创新专项资金项目(2016C091)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2475035