Фильтрация текстур: основная идея
Чтобы понять разницу между различными алгоритмами фильтрации нужно сначала понять, что пытается сделать фильтрация. Ваш экран имеет определенное разрешение и состоит из того, что называется пикселями. Разрешение определяется количеством пикселей. Ваша 3D плата должна определить цвет каждого из этих пикселей. Основой для определения цвета пикселей служат текстурные изображения, которые накладываются на полигоны, расположенные в трехмерном пространстве. Текстурные изображения состоят из пикселей, называемых текселями. По сути, эти тексели являются пикселями 2D изображения, которые наложены на 3D поверхность. Главный вопрос таков: какой тексель (или какие тексели) определяет цвет пикселя на экране?
Представьте себе следующую проблему: предположим, что ваш экран это плита с большим количеством отверстий (давайте исходить из предположения, что пиксели имеют круглую форму). Каждое отверстие это пиксель. Если вы посмотрите через отверстие, вы увидите какой цвет оно имеет, соотносительно трехмерной сцены, раполагающейся за плитой. Теперь представьте себе световой луч, проходящий через одно из этих отверстий и попадающий на текстурированный полигон, расположенный за ним. Если полигон расположен параллельно экрану (т.е. нашей воображаемой плите с отверстиями), тогда световой луч попав на него образует круглое световой пятно (см. рис. 1). Теперь, вновь подключив воображение, заставим полигон вращаться вокруг своей оси и самые простые познания подскажут вам, что форма светового пятна изменится, и вместо круглой станет эллиптической (см. рис. 2 и 3). Вы, вероятно, желаете знать, какое отношение имеет это пятно света к проблеме определения цвета пикселя. Элементарно, все полигоны, расположенные в этом пятне света определяют цвет пикселя. Все, что мы тут обсудили и есть основные знания, которые необходимо знать для того, что бы понять различные алгоритмы фильтрации.
Посмотреть на различные формы светового пятна можно на следующих примерах:
 Рис. 1 |  Рис. 2 |
Рис. 3
1. Point Sampling
Point Sampling — поточечная выборка. Это самый простой способ определения цвета пикселя на основе текстурного изображения. Вам нужно всего лишь выбрать тексель, ближе всех расположенный к центру светового пятна. Разумеется, вы совершаете ошибку, так как цвет пикселя определяют несколько текселей, а вы выбрали только один. Вы так же не принимаете во внимание тот факт, что форма светового пятна может измениться.
Главный преимущество такого метода фильтрации — это низкие требования к ширине полосы пропускания памяти, т.к. для определения цвета пикселя вам нужно выбрать всего лишь один тексель из текстурной памяти.
Главный недостаток — это тот факт, что когда полигон расположен ближе к экрану (или точке наблюдения) количество пикселей будет больше, чем количество текселей, следствием чего станет блочность и общее ухудшение качества изображений.
Однако, главная цель применения фильтрации это не улучшение качества при сокращении расстояния от точки наблюдения до полигона, а избавление от эффекта неправильного расчета глубины сцены (depth aliasing).
2. Bi-Linear Filtering
Bi-Linear Filtering — билинейная фильтрация. Состоит в использовании интерполяционной техники. Иными словами, применительно к нашему примеру, для определения текселей, которые должны быть задействованы для интерполяции, используется основная форма светового пятна — круг. По существу, круг аппроксимируется 4 текселями. Этот способ фильтрации представляет собой существенно лучше поточечной выборки (point sampling), так как отчасти принимается во внимание форма светового пятна и используется интерполяция. Это означает, что если полигон приближается слишком близко к экрану или точке наблюдения, то для интерполяции потребуется больше текселей, чем в действительности доступно. В результате получается прекрасно выглядящее расплывчатое изображение, впрочем это лишь побочный эффект.
Главный недостаток билинейной фильтрации в том, что аппроксимация выполняется корректно только для полигонов, которые расположены параллельно экрану или точке наблюдения. Если полигон развернут под углом (а это в 99% случаев), значит вы используете неправильную аппроксимацию. Неправильность заключается в том, что вы используете аппроксимацию круга, в то время, как должны аппроксимировать эллипс. Главная проблема в том, что при билинейной фильтрации требуется считывать по 4 текселя из текстурной памяти для определения цвета каждого выводимого на экран пикселя, а значит требования к ширине полосы пропускания памяти увеличиваются в четыре раза, по сравнению с поточечной фильтрацией.
3. Tri-Linear filtering
Tri-Linear filtering — трилинейная фильтрация, представляет собой симбиоз mip-текстурирования и билинейной фильтрации. Фактически, вы производите билинейную фильтрацию на двух mip уровнях, что в результате дает вам 2 текселя, по одному для каждого mip уровня. Цвет пикселя, который должен быть выведен на экран, определяется в результате интерполяции по цветам двух mip-текстур. По сути, mip уровни представляют собой заранее рассчитанные более маленькие версии исходной текстуры, а это означает, что мы получаем более хорошую аппроксимацию текселей, расположенных в пятне света.
Эта техника обеспечивает лучшую фильтрацию, но имеет лишь небольшие преимущества перед билинейной фильтрацией. Требования к ширине полосы пропускания памяти удваиваются, по сравнению с билинейной фильтрацией, так как вам необходимо считать 8 текселей из текстурной памяти. Использование мипмеппинга обеспечивает лучшую аппроксимацию (используется большее число текселей, расположенных в световом пятне) по всем текселям в световом пятне, благодаря использованию заранее рассчитанных mip-текстур.
4. Anisotropic filtering
Anisotropic filtering — анизотропная фильтрация. Итак, чтобы получить действительно хорошие результаты, вы должны помнить, что все тексели в световом пятне определяют цвет пикселя. Вы так же должны помнить, что форма светового пятна изменяется вместе с изменением положения полигона относительно точки наблюдения. До этого момента мы использовали лишь 4 текселя вместо всех текселей, покрываемых световым пятном. Это означает, что все эти техники фильтрации дают искаженный результат, когда полигон расположен дальше от экрана или от точки наблюдения, т.к. вы не используете достаточный объем информации. На самом деле вы осуществляете сверх меры фильтрацию в одном направлении, и совершенно недостаточно фильтруете во всех остальных. Единственным преимуществом у всех описанных выше фильтраций является тот факт, что при приближении к точке наблюдения, изображение выглядит менее блочным (хотя это всего лишь побочный эффект). Таким образом, чтобы добиться наилучшего качества, мы должны использовать все тексели, покрываемые световым пятном и усреднять их значение. Однако, это серьезно ударяет по пропускной способности памяти — ее попросту может не хватить, и выполнить такую выборку с усреднением нетривиальная задача.
Вы можете использовать разнообразные фильтры для аппроксимации формы светового пятна в виде эллипса для нескольких возможных углов положения полигона относительно точки зрения. Существуют техники фильтрации, которые используют от 16 до 32 текселей из текстуры для определения цвета пикселя. Правда использование подобной техники фильтрации требует существенно большей ширины полосы пропускания памяти, а это почти всегда невозможно в существующих системах визуализации без применения дорогостоящих архитектур памяти. В системах визуализации, использующих тайлы1 существенно экономятся ресурсы полосы пропускания памяти, что позволяет использовать анизотропную фильтрацию. Визуализация с применением анизотропной фильтрации обеспечивает лучшее качество изображения, за счет лучшей глубины детализации и более точного представления текстур, наложенных на полигоны, которые расположены не параллельно экрану или точке наблюдения.
1 Tile (тайл) — плитка или фрагмент изображения. Фактически тайл представляет собой участок изображения, обычно с размером 32 на 32 пикселя; по этим участкам осуществляется сортировка с целью определения, какие полигоны, попадающий в этот тайл являются видимыми. Тайловая техника реализована в чипсетах VideoLogic/NEC.
Дополнительную информацию по данной теме можно прочитать здесь и здесь.
