O que é superamostragem?
A superamostragem reduz o aliasing ao renderizar ou amostrar uma imagem acima da resolução desejada e depois combinar as amostras durante a redução de tamanho. O cálculo da média captura a cobertura das bordas e os detalhes finos com mais precisão.
Como funciona a superamostragem
A superamostragem avalia uma cena ou imagem em várias posições para cada pixel da saída final e depois filtra essas amostras para obter um único valor. Ela aproxima a porção de um pixel coberta pela geometria e captura variações de alta frequência que uma única amostra central pode não detectar. Renderizar um raster maior e reduzir seu tamanho é uma implementação; os renderizadores também podem usar padrões de amostragem estruturados ou estocásticos diretamente dentro de cada pixel. O método é usado em gráficos renderizados offline, miniaturas de alta qualidade e rasterização de texto ou vetores com antialiasing.
Informações essenciais
- A posição das amostras afeta o resultado, assim como sua quantidade: uma malha regular pode se alinhar a detalhes repetitivos e não detectá-los, enquanto padrões rotacionados ou com deslocamentos aleatórios reduzem essa correlação.
- O filtro de redução de amostragem determina como as amostras de alta resolução contribuem para a saída; um filtro inadequado pode desfocar bordas ou introduzir oscilações ao redor delas, apesar do trabalho extra de renderização.
- A superamostragem da cena inteira aumenta os custos de sombreamento, memória e largura de banda porque mais amostras são avaliadas, ao contrário de métodos que atuam apenas nas bordas ou reutilizam informações de quadros anteriores.
Quando a superamostragem é importante
Escolha a superamostragem quando bordas mais suaves justificarem o tempo de renderização, a memória e a largura de banda adicionais. Quantidades menores de amostras ou métodos de antialiasing menos custosos são preferíveis quando o desempenho em tempo real é a principal restrição.