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基于线性G-buffer的后处理反走样

中文摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究的背景与意义第11-12页
    1.2 实时绘制中走样现象的基础理论第12-16页
        1.2.1 信号的采样与重建第12-15页
        1.2.2 计算机图形学中的走样第15-16页
    1.3 本文工作和章节安排第16-18页
第2章 屏幕反走样算法与相关技术第18-47页
    2.1 引言第18页
    2.2 基于硬件的反走样算法第18-21页
        2.2.1 超级采样反走样算法第18-19页
        2.2.2 多重采样反走样算法第19-20页
        2.2.3 覆盖采样反走样算法/增强质量反走样算法第20-21页
    2.3 延迟着色技术介绍第21-25页
        2.3.1 相关概念:G-buffer和MRT第23-24页
        2.3.2 延迟着色的绘制过程第24-25页
    2.4 后处理反走样算法第25-44页
        2.4.1 基于图像分析的后处理反走样算法第26-37页
            2.4.1.1 边缘检测反走样算法第26-28页
            2.4.1.2 方向性局部反走样算法第28页
            2.4.1.3 快速逼近反走样算法第28-29页
            2.4.1.4 重采样反走样算法第29-30页
            2.4.1.5 形态学反走样算法第30-37页
        2.4.2 基于几何辅助的后处理反走样算法第37-44页
            2.4.2.1 边缘距离反走样算法第37-38页
            2.4.2.2 几何缓存反走样算法第38-39页
            2.4.2.3 子像素重建反走样算法第39-42页
            2.4.2.4 基于三角形几何重建的子像素反走样算法第42-44页
    2.5 可编程图形流水线技术介绍第44-46页
        2.5.1 顶点着色器和像素着色器第46页
    2.6 本章小结第46-47页
第3章 基于延迟着色的后处理统一反走样算法研究第47-63页
    3.1 引言第47页
    3.2 算法概述第47-49页
    3.3 G-buffer的存储第49-50页
    3.4 像素分类第50-51页
    3.5 几何边界像素的反走样重建第51-56页
        3.5.1 距离度量第52-53页
        3.5.2 联合双边滤波第53-56页
    3.6 非几何边界像素的反走样重建第56-61页
        3.6.1 判断像素间的不连续性第56-57页
        3.6.2 计算面积(混合权重)第57-61页
        3.6.3 混合颜色第61页
    3.7 本章小结第61-63页
第4章 实验结果分析第63-79页
    4.1 实验环境第63页
    4.2 实验分析第63-78页
        4.2.1 是否开启走样的对比第63-65页
        4.2.2 与SRAA/SMAA的对比第65-72页
        4.2.3 与杜的算法的对比第72-76页
        4.2.4 具体对比数据第76-78页
    4.3 本章小结第78-79页
第5章 工作总结与展望第79-81页
    5.1 本文工作总结第79-80页
    5.2 未来工作展望第80-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间主要研究成果第85-86页
致谢第86-87页

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