基于未来帧的时间性反走样研究及实践

时间性反走样算法具有效率优势,是近年来被广泛应用的实时反走样算法之一。该算法通过将采样点平摊至历史多帧及复用历史数据的方式来实现实时反走样。在时域信息采样充分且历史数据可复用的前提下,该算法能取得和超采样反走样算法类似的效果。然而在实际应用中,时间性反走样算法会有几何边缘锯齿、重影及子像素细节缺失等问题。本文以时间性反走样算法为研究基础,针对时间性反走样算法存在的问题,提出了一种基于未来帧的时间性反走样算法。其基本思想是,在使用已有时域信息的基础上,将未经反走样处理的未来一帧纳入时间性反走样,通过使用未来帧的样本,提升几何反走样效果,实现抗重影以及改善子像素细节缺失情况。本文算法提出了可复用未来帧数据提取以及未来帧数据复用的解决方案。实验结果表明,与时间性反走样算法相比,该算法的反走样效果更优。