¿Qué es el supermuestreo?
El supermuestreo reduce el aliasing al renderizar o muestrear una imagen por encima de su resolución objetivo y combinar después las muestras durante la reducción de escala. El promedio captura con mayor precisión la cobertura de los bordes y los detalles finos.
Cómo funciona el supermuestreo
El supermuestreo evalúa una escena o imagen en múltiples posiciones para cada píxel de la salida final y luego filtra esas muestras para obtener un solo valor. Aproxima la porción de un píxel cubierta por la geometría y captura variaciones de alta frecuencia que una única muestra central puede pasar por alto. Renderizar un ráster más grande y reducir su escala es una forma de implementarlo; los motores de renderizado también pueden utilizar patrones de muestreo estructurados o estocásticos directamente dentro de cada píxel. El método se utiliza en gráficos prerrenderizados, miniaturas de alta calidad y rasterización de texto o vectores con antialiasing.
Datos clave
- La ubicación de las muestras y su cantidad influyen en el resultado: una cuadrícula regular puede alinearse con detalles repetitivos y no captarlos, mientras que los patrones rotados o con desplazamientos aleatorios reducen esa correlación.
- El filtro de reducción de muestreo determina cómo contribuyen las muestras de alta resolución a la salida; un filtro deficiente puede desenfocar los bordes o introducir oscilaciones pese al trabajo adicional de renderizado.
- El supermuestreo de toda la escena aumenta los costos de sombreado, memoria y ancho de banda porque se evalúan más muestras, a diferencia de los métodos que se centran solo en los bordes o reutilizan información de fotogramas anteriores.
Cuándo es importante el supermuestreo
Elige el supermuestreo cuando unos bordes más suaves justifiquen tiempo de renderizado, memoria y ancho de banda adicionales. Es preferible usar menos muestras o métodos de antialiasing de menor costo computacional cuando el rendimiento en tiempo real sea la restricción principal.