Language
Country/Area
No result found
لماذا يختلف وضوح الصورة عند زوايا مختلفة؟ تعمق أكثر في سر تقنية الترشيح متباين الخواص!
في مجال رسومات الكمبيوتر ثلاثية الأبعاد، تعد تقنية Anisotropic Filtering تقنية تعمل على تحسين جودة الصورة الملمس، وهي تستخدم بشكل أساسي لتحسين وضوح الصورة في ظل زوايا العرض المائلة. ولا تعمل هذه التقنية بالتساوي في جميع الاتجاهات، بل في الاتجاه الذي تتم ملاحظة النسيج فيه، من خلال التصفية المستهدفة لتقليل الضبابية والحفاظ على التفاصيل، خاصة في زوايا المشاهدة القصوى.
يحافظ الترشيح متباين الخواص على "وضوح" الأنسجة ويتجنب فقدان تفاصيل الصورة باستخدام تقنيات mipmap العادية.
يؤدي الترشيح المتناحي التقليدي إلى تقليل دقة المحورين x وy في كل مستوى، لذا عند العرض على مستوى مائل بالنسبة للكاميرا، فإن تردد المحور الرأسي سيؤدي إلى دقة أفقية غير كافية. سيؤدي هذا إلى تجنب التعرجات في الاتجاهات الأخرى، ولكن قد تصبح الأنسجة في الاتجاهات الأخرى غير واضحة.
في المقابل، تسمح التصفية متباينة الخواص بتصفية الأنسجة بنسب عرض إلى ارتفاع مختلفة. على سبيل المثال، عندما تكون دقة النسيج 256 بكسل × 256 بكسل، يمكن لتقنية التصفية هذه تقليلها إلى 128 بكسل × 128 بكسل، ثم تقليلها إلى دقة غير مربعة مثل 256 بكسل × 128 بكسل و32 بكسل × 128 بكسل. لا يؤدي هذا إلى تحسين تفاصيل النسيج عند الزوايا المائلة فحسب، بل يحافظ أيضًا على الوضوح في الاتجاهات الأخرى عندما يجب تجنب التعرجات.
مستويات تصفية مختلفة
في التطبيقات العملية، يمكن تعديل درجات الترشيح متباينة الخواص من خلال الإعدادات المطورة. وهذه النسبة هي الحد الأقصى لنسبة تباين الخواص التي تدعمها عملية الترشيح. على سبيل المثال، مرشح متباين الخواص بنسبة 4:1 سينتج تأثيرًا أكثر وضوحًا على القوام المشطوف من مرشح 2:1. وهذا يعني أنه في حالة الأنسجة شديدة الانحراف، فإن التصفية 4:1 ستظهر تفاصيل أعلى من التصفية 2:1. ومع ذلك، فإن معظم المشاهد لا تتطلب مثل هذه الدقة العالية ولن تظهر سوى اختلافات محددة في أعداد كبيرة من الجسيمات التي تتأثر بالمسافة.
تضع أجهزة الرسومات الحديثة حدًا أعلى لهذا المستوى من التصفية لتجنب تصميمات الأجهزة المعقدة للغاية وتقليل العائدات المرئية.
طريقة التنفيذ
يتم عادةً إجراء التصفية متباينة الخواص الحقيقية على أساس كل بكسل على الفور. في عرض الأجهزة، عندما يتم أخذ عينات من مادة متباينة الخواص، يتم أخذ عينات متعددة حولها بناءً على الشكل المتوقع لذلك البكسل. استخدمت بعض أساليب البرامج الأصلية جداول المناطق المجمعة، وقد يكون كل ممر لأخذ العينات في حد ذاته عبارة عن مثيل mipmap تمت تصفيته، مما يؤدي إلى تفاقم عملية أخذ العينات. على سبيل المثال، إذا كانت هناك حاجة إلى 16 عينة خطية ثلاثية، فقد يلزم أخذ 128 عينة من المادة المخزنة، لأن تصفية mipmap الخطية الثلاثية تتطلب أربع عينات كأساس لكل خريطة mipmap. هذا التعقيد قد لا يكون ضروريًا في بعض الحالات.
الأداء والتحسين
يمكن أن يؤدي عدد العينات المخصصة للترشيح متباين الخواص إلى متطلبات عرض النطاق الترددي العالية للغاية. قد تتجاوز كل عينة نسيج أربع بايتات، لذلك قد يتطلب كل بكسل متباين الخواص ما يصل إلى 512 بايت من البيانات التي سيتم جلبها من ذاكرة النسيج. وهذا يجعل من الشائع لأجهزة عرض الفيديو أن تتطلب عرض نطاق ترددي يتراوح بين 300-600 ميجابايت/ثانية، وعمليات تصفية النسيج في بعض المشاهد تتطلب مئات جيجابايت/ثانية. لحسن الحظ، هناك شيء يساعد في تقليل مشكلة الأداء هذه: يمكن لنقاط العينة مشاركة العينات المخزنة مؤقتًا، إما بين النقاط المتجاورة أو داخل نفس البيكسل. حتى مع وجود 16 عينة، من الممكن ألا تكون هناك حاجة إلى جميع العينات الـ 16، لأن وحدات البكسل البعيدة والمائلة للغاية ستكون فقط ذات أهمية خاصة.
من خلال الجمع بين هذه التقنيات، أصبحت التصفية متباينة الخواص شائعة بشكل متزايد في أجهزة الرسومات وبرامج تشغيل الفيديو الحديثة اليوم. يمكن للمستخدمين ضبط نسبة التصفية من خلال إعدادات برنامج التشغيل، ويمكن للمطورين أيضًا تنفيذ احتياجات تصفية النسيج الخاصة بهم من خلال واجهات برمجة التطبيقات، مما يسمح بتقديم تفاصيل صورة أكثر ثراءً. ومع ذلك، هل فكرت يومًا كيف يمكن لهذه التقنيات أن تتطور بشكل أكبر في عرض الصور المستقبلي؟
