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低成本超级采样光栅化

阅读：199发布：2020-05-11

IPRDB可以提供低成本超级采样光栅化专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且公开了一种覆盖抗锯齿系统中使用的像素阵列的采样模式，其中每个像素具有位于像素边缘的采样点模式。此外，每个像素的采样点模式是镜像，且不同于直接相邻像素的模式。，下面是低成本超级采样光栅化专利的具体信息内容。

1.在抗锯齿系统中覆盖像素阵列的采样模式的使用，其中在所 述像素阵列内每个像素都有在一个或多于一个镜面的边缘的采样点 模式，其特征在于：每个像素的所述采样点模式是直接相邻像素的所述采样点模式 的镜像，且不同于所述直接相邻像素的所述采样点模式。

2.如权利要求1所述采样模式的使用，其中所述镜面位于所述 像素的边缘。

3.如权利要求1所述采样模式的使用，其中所述采样点模式具 有每像素镜面一个采样点。

4.如权利要求1所述采样模式的使用，其中根据(0，a)、(a， 1)、(b，0)和(1，b)，像素的采样点的(x，y)坐标相关，以 及根据(0，b)、(a，0)、(b，1)和(1，a)，相邻像素的采样 点的(x，y)坐标相关。

5.如权利要求4所述采样模式的使用，其中和“a+b”等于1。

6.如权利要求4所述采样模式的使用，其中a＝1/3且b＝2/3。

7.如权利要求4所述采样模式的使用，其中a＝2/3且b＝1/3。

8.如权利要求1所述采样模式的使用，其中所述采样模式是用 于一个像素的抗锯齿系统中。

9.如权利要求8所述采样模式的使用，其中所述采样点模式用 于处理静止图像。

10.如权利要求8所述采样模式的使用，其中所述采样点模式 用于处理视频序列。

11.一种创建覆盖抗锯齿系统中使用的像素阵列的采样模式的 方法，其中每个像素具有在所述像素的边缘的采样点模式，其特征 在于：定义每个像素的所述采样点模式，以使它是直接相邻像素的所 述采样点模式的镜像，且不同于所述直接相邻像素的所述采样点模 式。

12.如权利要求11所述的方法，其中所述模式具有每像素边缘 一个采样点。

13.如权利要求11所述的方法，其中根据(0，a)、(a，1)、 (b，0)和(1，b)，像素的采样点的(x，y)坐标相关，以及根 据(0，b)、(a，0)、(b，1)和(1，a)，相邻像素的采样点的 (x，y)坐标相关。

14.如权利要求13所述的方法，其中和“a+b”等于1。

15.如权利要求13所述的方法，其中a＝1/3且b＝2/3。

16.如权利要求13所述的方法，其中a＝2/3且b＝1/3。

17.一种包括GPU的抗锯齿系统，其中所述GPU适于定义在 像素边缘的采样点模式，其特征在于：所述GPU适于定义每个像素的所述采样点模式，以使它是直接 相邻像素的所述采样点模式的镜像，且不同于所述直接相邻像素的 所述采样点模式。

18.如权利要求17所述的系统，其中所述GPU用硬件实现。

19.如权利要求17所述的系统，其中所述GPU用软件实现。

20.如权利要求17所述的系统，其中根据(0，a)、(a，1)、 (b，0)和(1，b)，像素的采样点的(x，y)坐标相关，以及根 据(0，b)、(a，0)、(b，1)和(1，a)，相邻像素的采样点的 (x，y)坐标相关。

21.如权利要求20所述的系统，其中和“a+b”等于1。

22.如权利要求20所述的系统，其中a＝1/3且b＝2/3。

23.如权利要求20所述的系统，其中a＝2/3且b＝1/3。

说明书全文

技术领域

本发明一般涉及图形处理，并更具体地说，涉及用于以低计算 成本、高帧速率产生高质量抗锯齿图形图像的方法和装置。

背景技术

自从早期的计算机图形学以来，当在显示器上呈现静止或活动 图像时锯齿就已经成为一个问题。
一种防止锯齿图像的低视觉质量的方法是使用通常所说的超级 采样。超级采样会提供良好的图像质量，但是由于计算负担重，因 此其具有低帧速率的缺点。更具体地说，超级采样以比显示在屏幕 上的最终分辨率更高的分辨率再现图像。这是通过再现要显示的每 个像素的多个子像素采样来实现的，即，每个像素值都将是子像素 采样值的加权和。例如，每个显示的像素可包括像素内的一组四个 子像素采样的过滤加权和。容易理解到，这意味着图形硬件必须处 理四倍于每个显示像素的采样。
专利文件WO-00/33256公开了使用超级采样方案的系统。每个 像素被分为定义子像素栅格的或多或少的细网格栅格，其中采样点 可位于其中。可以许多不同构形在像素边界内排列子像素采样点。 然后对要再现的每个像素重复采样点构形模式。根据上述讨论，每 个像素的终值都包括位于子像素中的三个或更多个采样的加权和。
专利文件US-6057855公开了确定抗锯齿像素值的系统。类似上 述文件，该系统使用超级采样方案来确定多个子像素采样位置的采 样值。
为了降低产生抗锯齿像素的计算负担，可使用改进的超级采样 方案。该超级采样方案的主导思想是将子像素采样点放在使一个或 多个采样点的值可用于计算多于一个像素的终值的这种位置。这种 超级采样方案也称为采样共享方案。
来自美国圣克拉拉的NVIDIA公司的GeForce3图形处理单元提 供了支持像素之间子采样的超级采样和共享的硬件。该超级采样方 案称为“5点形”，并在模(die)上呈现“5”形式的子像素采样模 式，即，5个子像素采样用于计算最终像素的值。然而，由于采样位 置的放置，只需要计算每像素两个采样；从相邻像素获得其余采样 值。中心子像素采样给0.5的加权，而每个外围子像素采样给0.125 的加权。在随后的步骤中，以与普通超级采样方案相同的方式过滤 子像素采样。
在来自NVIDIA公司的“技术摘要，HRAA：通过多级采样的高 分辨率抗锯齿技术”中可找到有关5点形方案的详细信息。该文档 可从NVIDIA公司网址“www.nvidia.com”检索到。
白色和黑色(单色方案中)之间的灰度级数取决于使用多少子 像素采样点。在使用四个子像素采样位置的情况下，在黑白之间最 多会有三个灰影。因此，上面的5点形方案最多将提供四个灰影。 然而，如下所述，5点形方案的有效灰影数可低至2个。
因此，在现今计算机图形系统中，产生抗锯齿像素的计算负担 是个问题。容易理解到，如果抗锯齿方案要用于在具有简化计算能 力的设备(诸如移动电话或PDA(个人数字助理))上产生活动图 像，则上述问题更大。

发明内容

本发明设法提供以低计算成本产生高质量抗锯齿图像的方法和 装置。
这个目的通过覆盖像素阵列的采样模式来实现，其中每个像素 具有在该像素边缘的采样点模式(pattern)，并且其中每个像素的采 样点模式都是镜象，且不同于直接相邻像素的模式。

附图说明

现在参考附图描述本发明的优选实施例，附图中：
图1是示出用于创建抗锯齿图像的图形系统的示意性框图；
图2是示出根据本发明的子像素采样位置的计算的示意图；
图3是根据本发明优选实施例的镜象步骤的示意性图示；
图4是根据本发明优选实施例的镜像步骤的另一示意性图示；
图5是示出根据本发明产生抗锯齿图像的方法的示意性流程图；
图6是说明与现有技术方案比较根据本发明的像素值计算的示 意图；
图7是非抗锯齿的现有技术方案和根据本发明的抗锯齿方案之 间的图形比较。

具体实施方式

图1是绘制线或多边形的系统示例的框图。CPU(中央处理单元) 201通过数据总线203连接到存储器202。存储器202包括在系统上 运行的应用程序，如计算机游戏或CAD(计算机辅助设计)程序。 和大多数计算机系统一样，CPU 201取出存储器202中的指令，并执 行这些指令以便执行特定任务。本文中，CPU 201的任务是为GPU(图 形处理单元)204提供关于要在显示器205上绘制的对象的信息。要 强调的是，GPU 204可以处理器形式，如DSP(数字信号处理器)， 或以ASIC(专用集成电路)、FPGA(现场可编程门阵列)、硬连 线逻辑等形式，或者可在CPU 201上执行。GPU 204还连接到总线 203，但在大量信息要在CPU 201和GPU 204之间传送的情况下，GPU 204还可通过单独的高速总线206连接到处理器。在单独的高速总线 206上传送数据不会干扰普通总线203上的数据通信。
此外，显示存储器207也连接到总线203，并存储从GPU 204 发送的有关要在显示器205上绘制的图像(帧)的信息。更具体地 说，显示存储器包含采样缓冲器207a和颜色缓冲器207b。如下所述， 根据本发明，采样缓冲器207a包含的采样大约是最终采样缓冲器207b 中有的像素的两倍。在完成图像渲染之后，颜色缓冲器207b拥有要 在屏幕上显示的像素颜色。和CPU 201和GPU 204之间的互连一样， 显示存储器207可通过单独的高速总线直接连接到GPU 204。由于 GPU 204和显示存储器207通常用于产生活动图像，因此这两个单 元之间的链路最好尽可能快，并且不妨碍总线203上的正常业务。
显示存储器207通过共享总线203或单独的高速总线209连接 到VDAC 208(视频数模转换器)，该VDAC 208读取来自颜色缓冲 器207b的信息，并将其转换为模拟信号，例如RGB(红、绿、蓝) 合成信号，该信号被提供给显示器205以便在屏幕上绘制各个像素。
如上所述，已使用多种不同技术来产生线和多边形的抗锯齿表 示。如图2a和2b所示，本发明使用多种超级采样方案。和5点形方 案一样，子像素采样位置303-306放在像素301、302边缘。如上 所述，这允许在显示存储器207中不同像素301、302之间采样共享。
然而，这些采样不像5点形方案那样放在像素301、302的拐角 上。相反，在优选实施例中，以旋转正方形构形为像素301、302的 每条边定义一个子像素采样位置，并给每个子像素采样位置一个0.25 的加权。这在图2a和2b中通过在像素301、302上叠加栅格以及在 栅格与像素301、302的边缘交叉的任何地方定义可能的采样点来说 明。分别在图2a和2b的下方示出了用于确定精确的子像素采样位置 的等式。备选地，在以任何方向平移采样模式的情况下，可用一个 或多个镜面来替代以上讨论的像素边缘。镜面通常随后将与像素的 边缘平行，并与等于像素边缘之间距离的间隔平行。例如，可将采 样模式向左边平移一点，其中子像素采样位置不再位于像素的边缘。 在此情况下，仍可定义创建根据本发明的采样模式的一个或多个镜 面。这通过以下关于图3的讨论将变得明显。
采样位置303-310的放置将破坏构形的对称性，该对称性会增 加靠近垂直线和靠近水平线的抗锯齿效应。为了说明这个，假设在 显示器上绘制的多边形的接近水平的边穿过一个或多个像素301、 302。如果例如5点形方案用于产生线的抗锯齿表示，则将使用4个 采样点，像素301、302的每个拐角各一个。对于一些像素301、302 而言，边缘将仅覆盖顶部，但将仍然覆盖两个最上面的子像素采样 位置。因此，通过检验来自像素301、302中子像素采样位置的值， 该像素的抗锯齿值将是0.25，即使像素的一半被边缘覆盖了也一样 (即，直到覆盖了中心的子像素采样为止)。该像素因此将被错误 地呈现在屏幕上。
如果同样情况应用于本发明的使用，则由于采样位置的放置， 接近水平的线(覆盖像素301、302顶部的一小部分)不会覆盖子像 素采样位置，而只会覆盖像素301、302最上面水平边上的采样位置。 下面将讨论每隔一个像素反射采样位置的原因。
图3示出了本发明的重要特征。根据以上所述，最左边的像素401 的子像素采样位置403-406不放在像素的拐角中，这和5点形方案 不同。在下文中，该子像素采样构形称为“四边形A”。相应地， 呈现子像素采样构形的像素402(其是“四边形A”的镜像)称为“四 边形B”。从图3中可看出，最右边的像素402中的子像素采样位置 对应于根据以上描述的四边形B。如上所述，通过并排检查四边形A 和四边形B的构形，显然，四边形B的子像素采样位置406-409是 在四边形A的右侧垂直边410(并因而是四边形B的左侧垂直边) 反射的四边形A中的对应位置403-406的镜像。
通过反射子像素采样位置403-409的位置，可共享两个像素之 间的采样406，并且仍然打破了构形的对称性，且根据以上所述获得 了更好的抗锯齿结果。另一重要特征是，每行和每列仅有一个采样。 在例如5点形中，顶行有两个采样。
图4进一步示出了根据本发明的抗锯齿方案。左上方像素501 包含四边形A构形的四个子像素采样点510-513。该像素501右侧 的像素502也包含四边形B构形的四个子像素采样位置513-516， 这四个子像素采样点是在最左侧的像素501的右侧边反射的。此外， 第三像素503还包含四边形A构形的四个子像素采样点516-519。 从图4中可以看出，像素501-503的上行共享在每对像素501-502、 502-503之间的一个子像素采样位置513、516。
下一行始于呈现子像素采样点511、520-522的四边形B构形 的像素504。在上述行上的像素504和像素501之间共享采样位置 511。通过并排检查四边形A(最上方像素501)和四边形B(下方 像素504)的构形，很明显，四边形B的子像素采样位置511、520 -522是在像素501的底部水平边530(并因而是像素504的顶部水 平边)反射的四边形A中对应位置510-513的镜像。
第二行的下一个像素505包含四边形A构形的四个子像素采样 点515、522-524。重要的是要注意，该像素505与上述行的像素502 共享一个采样点515，并与左侧的像素504共享一个采样点522。第 二行上最右侧的像素506同样，它也与相邻像素503、505共享两个 采样点517、524。
因此，通过使用本发明的反射方案，当确定像素501-506的最 终值时，除显示器205上最上方和最左侧的像素501-504以外的所 有像素都仅需要计算两个新子像素采样位置值。备选地，除最右列 和最下一行以外的所有像素仅需要两个采样。
可通过从左到右扫描线来遍历像素中的采样位置。备选地，可 每隔一条线就改变扫描方向，以便更有效地再现存储器使用率。要 理解到，可结合根据本发明的超级采样方案来实现任何遍历方案。
图5a是说明产生根据本发明优选实施例的高质量抗锯齿图像的 方法的流程图。在步骤610中，CPU运行应用程序(例如计算机游 戏)，并在显示器上生成将转换为2D显示的3D对象(一般是以三 角形形式的多边形)。
接下来，在步骤620中，CPU或GPU/硬件计算影响显示器上对 象外观的不同视觉效果，诸如照明、剪辑、变换、投影等。由于在 计算机图形学中创建3D对象时通常使用三角形，因此最终计算三角 形顶的像素坐标。
在步骤630中，CPU或GPU/硬件在多边形上插入纹理坐标，以 便确保获得正确的投影。除此以外，CPU或GPU/硬件还可插入一种 或多种颜色、另一纹理坐标集、雾等。它还执行Z缓冲器测试，并 确保最终像素获得正确的颜色。
图5b是说明图5a步骤630的更详细流程图。为增加图5b流程 图的可理解性还参考图6a。步骤631是多边形(三角形)建立阶段， 其中CPU或GPU/硬件计算在整个多边形801上使用的内插数据。
在步骤632中执行扫描转换，其中CPU或GPU/硬件标识位于 多边形701的边界705内的像素703或采样点704。存在多种不同的 执行该标识的方式。一种简单方法是逐个扫描水平行。
所有可见采样点704被传送到步骤633，步骤633通过纹理和插 入的颜色来计算每个可见像素701的颜色。每个采样的颜色被写入 采样缓冲器207a。在处理了所有多边形之后，采样缓冲器207a将包 含高分辨率格式的图像(最终图像的2个采样像素)。在该阶段仅 处理可见采样。不可见的采样(即，先前绘制的多边形背后的采样) 不会对最终图像起作用。在最终阶段，过滤采样以产生正确大小的 图像。更具体地说，将每像素四个采样平均，以形成存储在颜色缓 冲器207b中的最终像素颜色。
参考图6a和6b，现在在5点形方案和根据本发明方案间作个比 较。在图6a中示出了根据本发明的子像素采样模式，并在图6b中示 出了根据5点形方案的子像素采样模式。
假设三角形内变为白色(编码为1.0)，而三角形外变为黑色(编 码为0.0)。0.0和1.0之间的任何数都表示灰度级。再者，应该注意 的是，同样也可应用彩色或任何其它表示。从该例的图中可以看到， 多边形(在本例是三角形)覆盖了6×6的像素矩阵。然而，像素的 数量并不局限于这个数，并且取决于具体应用，即，台式计算机系 统将使用比例如移动电话更高的分辨率(更多像素)。同样的工作 原理可应用于任何不考虑系统分辨率的系统。在图6a和6b中，完全 在三角形内的像素将获得值1(完全白色)。在5点形方案中，这由 拐角采样(每个具有0.125的加权)与中心采样(具有0.5的加权) 的求和产生。相应地，在根据本发明的方案中，相同的值由四个边 采样位置(每个具有0.25的加权)的求和产生。
在图6a中，最左列将获得值(从上至下)：0.25、0.5、0.5、0.5、 0.5和0.25，其中每个数表示灰度级颜色。也就是说，三角形的顶将 具有比该三角形的左边的中心部分略暗的灰影。
相应地，在图6b中，最左列将获得值：0.125、0.75、0.75、0.25、 0.25和0.125。重要的是，该列中第三和第四像素之间的突然跳变。 如上所述，当使用5点形方案时，即使理论上有可能获得0.375、0.5 和0.625的值，但接近垂直线的所计算的像素值将总是产生从0.25 到0.75的突然跳变。另一方面，根据本发明的镜像方案将给出不同 可能像素值之间的较平滑过渡。
当绘制几乎垂直线和几乎水平线时，锯齿现象是非常值得注意 的，并由此重要的是，当边接近垂直或接近水平时，抗锯齿方案产 生了良好结果。
在图7a-c中进一步说明了以上推理，在这些图中示出了无抗锯 齿7a、5点形方案7b和根据本发明的方案之间的比较。这些图清楚 示出了通过根据本发明的方案增强了接近垂直线以及对角线的抗锯 齿效果。更具体地说，由5点形方案呈现的有效灰度级数降低为2， 如上所述，而根据本发明的方案呈现了黑白之间的3个灰度级。
以上已经参考优选实施例描述了本发明。然而，在所附独立权 利要求定义的本发明的范围内，除本文所公开的实施例之外其它实 施例也是可能的。
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