基于延期着色的sort-first绘制集群

传统的图形绘制集群采用前向着色,存在光照着色功能有限、计算负载难以预测等缺陷。为此,提出基于延期着色的sort-first绘制集群架构,该系统可以实时绘制具有复杂光照效果的多边形场景,并可利用延期着色的负载可预测特性,实现绘制节点间的负载平衡。同时,提出了基于Equalizer改造现有图形绘制引擎,构造基于延期着色的sort-first绘制集群的方法。实验表明,该系统可以在静态负载平衡策略下实现高性能的实时图形绘制,具备良好的可扩展性。

一种延期着色的快速反走样算法

使用延期着色技术,无法应用硬件对图形进行反走样处理。针对该问题,提出一种延期着色的快速反走样算法。利用缓存的位置和法线信息准确高效地在缓存中进行边缘检测,对边缘部分采用加权抖动采样方法进行平滑处理。实验表明,该算法能够快速地获得效果较好的反走样结果。

边缘优化的几何体信息反走样

基于几何体信息的反走样方法由于利用几何体的顶点信息进行边缘检测,会存在将内部边缘检测出来的情况,从而造成不必要的反走样,增加了资源消耗。针对这一问题,本文提出了一种基于边缘优化的几何体信息反走样算法。首先对几何体进行预处理,利用多边形法线信息与摄像机的位置关系检测出边缘;然后使用延期着色技术将场景渲染到纹理中,在屏幕空间根据边缘信息确定混合朝向及覆盖率;最后结合覆盖率与边缘相邻像素进行混合。实验结果表明:提出的算法在保留原几何体后处理式反走样方法效率的同时,有效减少了不必要的反走样,边缘检测时间相比基于几何体信息的反走样方法平均缩短了22.55%。在场景复杂度提升时能有效减少边缘提取时长,满足实时性的要求。