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위신호 제거

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목차

1. 개요

위신호 제거(안티앨리어싱)는 이미지나 신호에서 발생하는 위신호를 줄이는 기술로, 신호 처리, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 활용된다. 신호 처리 관점에서는 신호의 대역폭을 제한하여 위신호를 제거하며, 컴퓨터 그래픽스에서는 폴리곤 가장자리나 텍스트의 "자글거림"을 부드럽게 만들어 시각적인 품질을 향상시킨다. 안티앨리어싱은 공간축선, 시간축선 등 여러 종류가 있으며, 슈퍼샘플링(SSAA), MSAA, FXAA, SMAA 등 다양한 기법이 존재한다. 1970년대부터 연구가 진행되었으며, 컴퓨터 그래픽스 기술 발전과 함께 다양한 기법들이 개발되었다.

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위신호 제거
개요
계단 현상 제거 예시
"계단 현상 제거를 보여주는 그림. 왼쪽은 계단 현상이 있는 그림이고, 오른쪽은 앤티에일리어싱을 적용한 그림이다."
정의고해상도 이미지를 낮은 해상도로 표현할 때 발생하는 왜곡 현상을 줄이는 기술
분야컴퓨터 그래픽스
디지털 사진
디지털 오디오
컴퓨터 그래픽스에서의 앤티에일리어싱
목표픽셀이 너무 커서 이미지가 매끄럽게 보이지 않는 문제를 해결
원리픽셀의 색상을 주변 픽셀 색상과 혼합하여 부드러운 전환을 생성
유형슈퍼샘플링 앤티에일리어싱 (SSAA)
멀티샘플링 앤티에일리어싱 (MSAA)
커버리지 샘플링 앤티에일리어싱 (CSAA)
빠른 근사 앤티에일리어싱 (FXAA)
시간적 앤티에일리어싱 (TAA)
심층 학습 앤티에일리어싱 (DLAA)
디지털 사진에서의 앤티에일리어싱
역할이미지 센서의 해상도가 부족하여 발생하는 모아레 패턴과 같은 문제를 줄임
방법광학 로우패스 필터를 사용하여 이미지 센서에 도달하기 전에 고주파 정보를 흐리게 함
디지털 오디오에서의 앤티에일리어싱
중요성나이퀴스트-섀넌 표본화 정리에 따라, 특정 주파수 이상의 신호는 샘플링 과정에서 왜곡(앨리어싱)을 일으킬 수 있음
해결책샘플링 전에 앤티에일리어싱 필터를 적용하여 앨리어싱을 방지
다른 용어위신호 제거
같이 보기
관련 기술비등방성 필터
텍스처 필터링
기타
일본어 명칭アンチエイリアス (Anchi-eiriasu)

2. 종류


  • 위신호 제거 필터 (Anti-aliasing filter): 오디오 신호 처리 등에서 신호의 대역폭을 제한하기 위해 신호 샘플러 앞에 사용되는 필터이다. 디지털 신호는 특정 표본화 주파수로 표본화되는데, 이때 표본화 주파수의 절반을 넘는 주파수 성분은 원래 신호에 없던 위신호 성분인 접기 잡음(alias)이 된다 (표본화 정리 참조). 이 접기 잡음을 막는 기술이 위신호 제거이다. 간단한 예로는 저역 통과 필터(low-pass filter)를 사용하여 표본화 주파수의 절반을 초과하는 주파수 성분을 미리 제거한 후 표본화를 수행하는 방식이 있다. 위신호 제거 처리를 수행하는 저역 통과 필터를 위신호 제거 필터라고 부른다.

  • 공간축선 위신호 제거 (Spatial anti-aliasing): 고해상도의 이미지를 낮은 해상도로 표현할 때 생기는 위신호를 최소화하기 위한 기술이다.

컴퓨터 그래픽스에서는 다각형 가장자리의 "들쭉날쭉함" 또는 "자글거림(재기)" 현상을 개선하여 화면에서 부드럽게 보이도록 하는 데 사용된다. 디지털 이미지는 픽셀 단위보다 더 세밀하게 묘사할 수 없기 때문에 물체 윤곽선에 이러한 톱니 모양(재기)이 발생한다. 이를 줄이기 위해 물체 윤곽을 배경과 자연스럽게 혼합하여 색상을 부드럽게 변화시키는 것이 공간축선 위신호 제거 처리이다. 다만, 윤곽이 흐릿해질 수 있어 비트맵 폰트 등에서는 적용하지 않는 경우도 있다. 이 처리는 그래픽 카드의 성능을 소모하고 더 많은 비디오 메모리를 사용하게 한다. 위신호 제거 수준은 다각형 가장자리가 얼마나 부드럽게 처리될지(그리고 얼마나 많은 비디오 메모리를 소비할지) 결정한다.

앨리어싱 및 안티앨리어싱 비교 확대 이미지
안티 앨리어싱이 없는 이미지 부분 확대 (왼쪽) 및 안티 앨리어싱 처리된 이미지 부분 확대 (오른쪽)


체커보드 패턴 이미지 예시에서, 위신호 제거 처리가 되지 않은 이미지는 위쪽으로 갈수록 패턴을 인식하기 어렵고 미관상 좋지 않다. 반면, 위신호 제거 처리된 이미지는 위쪽의 체커보드가 회색으로 혼합되어 보이는데, 이는 이미지 해상도가 세부 사항을 표현하기에 부족할 때 일반적으로 기대하는 효과이다. 이미지 하단부의 가장자리 역시 위신호 제거 처리된 쪽이 훨씬 부드럽게 보인다. sinc 필터를 포함한 여러 방법이 있으며, 이는 더 나은 위신호 제거 알고리즘으로 여겨진다.[1] 확대된 이미지를 보면, 위신호 제거가 경계 부분의 픽셀 밝기를 조절하여 검은색과 흰색 타일 사이의 공간을 회색 픽셀로 채우는 것을 확인할 수 있다. 이는 원본보다 훨씬 부드러운 이미지를 만드는 데 도움을 준다.

다이아몬드 모양의 앨리어싱 및 안티앨리어싱 비교
왼쪽: 간단한 모양의 앨리어싱된 버전. 오른쪽: 동일한 모양의 안티 앨리어싱된 버전.


단순한 다이아몬드 이미지에서도 위신호 제거는 경계 픽셀을 혼합하여, 앨리어싱된 그래픽에서 나타나는 날카롭고 계단처럼 보이는 경계의 미관상 거슬리는 효과를 줄여준다.

컴퓨터 글꼴을 화면에 표시할 때도 일반적인 인쇄물과 유사한 부드러운 윤곽선을 표현하기 위해 위신호 제거가 사용된다. 특히 LCD 화면에서는 서브픽셀 렌더링 기술(ClearType 등)이 흔히 사용된다. 서브픽셀 렌더링은 색상 왜곡을 최소화하기 위해 특별한 색상 균형 위신호 제거 필터가 필요하다.

공간축선 위신호 제거 기술의 종류는 다음과 같다.

  • * 슈퍼샘플링 (Supersample anti-aliasing, SSAA)
  • * 멀티샘플링 (Multisample anti-aliasing, MSAA)
  • * Fast approximate anti-aliasing (FXAA): 엔비디아의 티모시 러츠(Timothy Lottes)가 고안한 방식이다.
  • * Coverage sampling anti-aliasing (CSAA): 지포스 8 시리즈에서 처음 사용된 기술이다.

  • 시간축선 위신호 제거 (Temporal anti-aliasing): 이미지의 움직임에서 생기는 일시적인 위신호를 줄이기 위한 기술이다.

3. 컴퓨터 그래픽스에서의 안티앨리어싱

컴퓨터 그래픽스에서 안티앨리어싱(Anti-aliasing)은 폴리곤 가장자리의 "들쭉날쭉함"이나 이미지의 "자글거림" 현상을 줄여 화면에서 이미지가 더 부드럽게 보이도록 하는 기술이다. 하지만 안티앨리어싱을 적용하면 그래픽 카드의 처리 능력을 더 많이 사용하게 되고, 비디오 메모리 사용량도 늘어나는 단점이 있다. 안티앨리어싱 수준을 높일수록 폴리곤 가장자리는 더 부드러워지지만, 그만큼 성능 부담과 메모리 소모도 커진다.

예를 들어, 줄어드는 체커보드 패턴 이미지의 상단 부분을 보면 안티앨리어싱이 없을 때는 이미지가 왜곡되어 알아보기 어렵고 보기에도 좋지 않다. 반면, 안티앨리어싱을 적용하면 해당 부분이 자연스러운 회색으로 혼합되어 보이는데, 이는 이미지 해상도가 세부 사항을 표현하기에 부족할 때 일반적으로 원하는 효과이다. 이미지 하단 가장자리 역시 안티앨리어싱을 적용하면 훨씬 부드럽게 보인다. 확대된 이미지를 보면 안티앨리어싱이 경계 부분의 픽셀 밝기를 조절하여, 검은색과 흰색 타일 사이의 공간을 나타내는 회색 픽셀을 생성함으로써 이미지를 부드럽게 만드는 원리를 확인할 수 있다. sinc 필터와 같은 더 발전된 방법들은 더 나은 안티앨리어싱 결과를 제공하는 것으로 알려져 있다.[1]

간단한 다이아몬드 모양의 이미지에서도 안티앨리어싱은 경계 부분의 픽셀 색상을 혼합하여, 앨리어싱된 그래픽에서 나타나는 날카롭고 보기 싫은 계단 현상을 줄여준다.

안티앨리어싱은 컴퓨터 글꼴을 화면에 표시할 때도 흔히 사용된다. 이를 통해 마치 잉크와 종이로 인쇄된 글자처럼 부드러운 윤곽선을 표현할 수 있다. 특히 LCD 화면에서는 서브픽셀 렌더링(예: ClearType) 기술을 사용하여 각 픽셀을 구성하는 하위 픽셀(서브픽셀) 단위로 렌더링하여 가독성을 높이기도 한다. 서브픽셀 렌더링은 미세한 색상 왜곡을 줄이기 위해 특별한 색상 균형 안티앨리어싱 필터가 필요하다.

가장 기본적인 안티앨리어싱 방법 중 하나는 벡터 그래픽을 래스터화할 때, 특정 영역이 각 픽셀에서 차지하는 면적 비율을 계산하여 해당 비율만큼 색상을 적용하는 것이다. 예를 들어, 검은색 배경에 흰색 점을 안티앨리어싱 처리하여 그릴 때, 점이 걸쳐 있는 각 픽셀에 대해 점이 차지하는 면적 비율을 계산하고, 그 비율에 해당하는 회색 음영으로 픽셀 색상을 결정하는 방식이다. 이 방법은 단순한 선이나 곡선을 표현하는 데는 효과적이지만, 모양이 복잡해질수록 계산량이 많아지고 품질도 제한적일 수 있다.

더 정교한 안티앨리어싱 기법으로는 슈퍼샘플링(SSAA)이 있다. 이는 최종적으로 보여줄 이미지보다 더 높은 해상도로 이미지를 렌더링한 다음, 여러 개의 샘플 값을 평균 내어 최종 픽셀 색상을 결정하는 방식이다. 이를 통해 더 부드럽고 자연스러운 이미지를 얻을 수 있지만, 계산량이 매우 많아 성능 부담이 크다. 이 외에도 멀티샘플링(MSAA), FXAA 등 다양한 기법들이 개발되어 사용되고 있다. (자세한 내용은 3차원 컴퓨터 그래픽스(3DCG)에서의 안티앨리어싱 섹션 참고)

수학적으로는 sinc 함수, 란초스 리샘플링, 에어리 원반, 가우시안 함수 등 다양한 필터링 및 보간 기법들이 안티앨리어싱에 활용된다. 어떤 필터를 사용하는지에 따라 결과물의 선명도와 앨리어싱 제거 효과가 달라질 수 있다. 이상적인 필터는 이미지의 세부 정보를 최대한 보존하면서 앨리어싱을 효과적으로 제거해야 한다.

실시간 렌더링 환경에서는 점, 선, 삼각형과 같은 기본적인 기본 요소들을 사용하여 화면을 구성한다. 이러한 기본 요소들의 가장자리에 안티앨리어싱을 적용하는 것은 인접한 요소들과의 경계를 자연스럽게 처리해야 하는 어려움이 있다. 초기에는 픽셀보다 작은 단위(서브픽셀)의 정보를 추가적인 버퍼에 저장하여 처리하는 방식(예: 픽셀당 16개의 추가 비트 사용)이 사용되었으나, 최근에는 각 서브픽셀에 대한 완전한 색상 정보를 저장하는 방식이 주로 사용된다.

프랙탈 이미지는 무한한 세부 묘사를 가지므로 앨리어싱 현상을 명확하게 보여주는 좋은 예시이다. 만델브로 집합의 경계 부분처럼 색상이 급격하게 변하는 영역에서는 샘플링 위치에 따라 픽셀 색상이 크게 달라져 앨리어싱이 두드러지게 나타난다.

위 만델브로 집합 이미지들을 비교하면 안티앨리어싱의 효과를 확인할 수 있다. 첫 번째 이미지는 앨리어싱이 심하게 나타나지만, 높은 배율로 샘플링한 후 다운샘플링하여 안티앨리어싱을 적용한 두 번째 이미지는 훨씬 부드럽고 정돈되어 보인다. 세 번째 이미지는 경계 근처의 샘플링 오류 가능성이 높은 점들을 주변 값으로 보간하여 노이즈를 더욱 줄인 결과이다.

픽셀당 샘플 수를 늘리는 슈퍼샘플링 방식을 적용하면 샘플 수가 많아질수록 이미지가 더 부드러워지는 것을 볼 수 있다. 슈퍼샘플링 안티앨리어싱(SSAA)[2] 또는 전체 화면 안티앨리어싱(FSAA)[3]은 전체 화면 이미지의 계단 현상을 제거하는 데 효과적이다.[4] SSAA는 초기 비디오 카드에서 사용된 방식이지만, 계산 비용이 매우 높아 현재는 실시간 렌더링 환경에서 멀티샘플 안티앨리어싱(MSAA)과 같은 더 효율적인 기법들이 널리 사용된다.

3. 1. 3차원 컴퓨터 그래픽스(3DCG)에서의 안티앨리어싱

3차원 컴퓨터 그래픽스(3DCG)에서는 폴리곤 기반 렌더링(래스터라이즈) 시 발생하는 계단 현상(jaggy)이나 "자글거림"을 줄여 화면에서 더 부드럽게 보이도록 하기 위해 안티앨리어싱 처리가 널리 사용된다. 특히 저해상도 환경에서는 폴리곤의 에지가 눈에 띄기 쉬워 고품질 이미지를 얻기 위해 안티앨리어싱이 중요하다.

위 이미지들처럼 안티앨리어싱은 들쭉날쭉한 가장자리를 부드럽게 만들지만, 그래픽 카드의 성능을 소모하고 더 많은 비디오 메모리를 사용하게 하는 단점이 있다. 안티앨리어싱 수준이 높을수록 가장자리는 더 부드러워지지만, 그만큼 성능 부담과 메모리 사용량도 증가한다. 예를 들어 체커보드 패턴 이미지에서 해상도가 낮아지는 위쪽 부분은 안티앨리어싱이 없으면 알아보기 어렵고 보기 좋지 않지만, 안티앨리어싱을 적용하면 자연스러운 회색으로 표현되어 이미지 해상도가 부족할 때 원하는 효과를 얻을 수 있다. 확대된 이미지를 보면 안티앨리어싱이 경계 부분의 픽셀 밝기를 조절하여 회색 픽셀을 만들어냄으로써 이미지를 더 부드럽게 보이게 함을 알 수 있다. sinc 필터와 같은 고급 기법은 더 나은 안티앨리어싱 결과를 제공하는 것으로 알려져 있다.[1]

단순한 다이아몬드 이미지 예시에서도 안티앨리어싱은 경계 픽셀을 혼합하여 계단 현상으로 인한 거친 느낌을 줄여준다.

컴퓨터 글꼴을 화면에 표시할 때도 안티앨리어싱이 사용되어 잉크와 종이로 인쇄된 글자처럼 부드러운 윤곽선을 표현한다. 특히 LCD 화면에서는 서브픽셀 렌더링(예: ClearType) 기술이 흔히 사용되는데, 이는 색상 왜곡을 최소화하기 위해 특별한 색상 균형 안티앨리어싱 필터를 필요로 한다.

3DCG 분야에서는 다양한 안티앨리어싱 기술이 개발되고 사용되어 왔다. 전문가용 3DCG 소프트웨어는 렌더링 시 안티앨리어싱 기법과 품질 수준을 선택할 수 있는 옵션을 제공하는 경우가 일반적이다. 게임이나 시뮬레이터 같은 실시간 환경에서는 품질과 성능의 균형을 맞추기 위한 여러 기술이 제안되었다.[7] 초기에는 그래픽 하드웨어나 드라이버의 고정 기능으로 제공되었으나, 프로그래머블 셰이더의 등장 이후에는 FXAA나 SMAA/CMAA처럼 셰이더를 이용한 포스트 이펙트 방식의 소프트웨어 구현 기법도 등장했다.

주요 안티앨리어싱 기술은 다음과 같다.
: 실제 표시할 해상도보다 높은 해상도로 이미지를 렌더링한 후, 최종적으로 표시 해상도로 축소(다운샘플링)하는 방식이다. 고해상도 이미지의 픽셀 값을 평균 내어 부드러운 이미지를 생성한다. 품질은 매우 높지만, 안티앨리어싱 레벨(n)에 따라 연산량과 자원 소모량이 n²으로 증가하여 성능 부하가 매우 크다.

  • 멀티샘플링 (Multi-Sample Anti-Aliasing, MSAA)

: SSAA처럼 고해상도로 렌더링하지만, 픽셀의 색상 계산(셰이딩)은 표시 해상도 수준으로만 수행한다. 대신 깊이 값(Z값)을 고해상도로 기록하고, 최종 다운샘플링 시 이 깊이 값의 차이를 참조하여 에지를 부드럽게 처리한다. 3DCG에서 계단 현상이 주로 객체(폴리곤)의 에지에서 발생한다는 점에 착안하여, 객체 내부의 셰이딩 계산을 줄여 성능 저하를 최소화하려는 방식이다. Direct3D와 OpenGL 양쪽에서 표준으로 지원하며 하드웨어 지원도 많다. 단점으로는 폴리곤 내부의 텍스처(컬러맵, 알파맵 등)에서 발생하는 계단 현상이나, 명확한 깊이 차이가 없는 에지는 처리하지 못한다. 또한 디퍼드 렌더링과 같은 G버퍼 기반 기술과는 호환성이 좋지 않다.[8][9]

  • Fragment Anti-Aliasing (FAA)

: Matrox Parhelia 그래픽 카드에 도입된 기술로, 장면 내에서 에지 부분을 감지하여 해당 부분에만 안티앨리어싱을 적용한다.[10]

  • Custom Filter Anti-Aliasing (CFAA)

: ATI Radeon HD 2000 시리즈 이후 드라이버에서 지원된 방식으로, 텐트 필터(tent filter)를 이용한 가중 평균 샘플링 기법이다.[11][12]

  • Fast Approximate Anti-Aliasing (FXAA)

: 엔비디아(NVIDIA)가 개발한 포스트 이펙트 기법이다. 최종 렌더링된 이미지에서 픽셀 색상의 휘도 차이를 주변과 비교하여, 차이가 큰 픽셀(에지로 추정)의 색상을 주변과 혼합한다. 프로그래머블 셰이더를 통해 소프트웨어로 구현할 수 있으며[13], NVIDIA GeForce 및 NVIDIA Quadro 드라이버에서는 강제 적용 옵션도 제공한다. MSAA보다 부하가 적고, 텍스처 내부의 계단 현상도 처리할 수 있다는 장점이 있다. '고속 근사 안티앨리어싱'이라고도 불린다.

  • TXAA

: MSAA의 단점을 보완하기 위해 NVIDIA가 개발한 기술이다. TXAA를 지원하는 NVIDIA 하드웨어와 게임 소프트웨어의 조합에서만 사용할 수 있다.

  • Morphological Anti-Aliasing (MLAA)

: 에지 검출 기반의 포스트 프로세싱 안티앨리어싱 기술들을 통칭하는 용어이다.[14] '형태적 안티앨리어싱'이라고도 한다.

  • Enhanced Sub-pixel Morphological Anti-Aliasing (SMAA)

: Crytek이 개발한 기술로, 서브픽셀 수준에서 에지를 감지하여 처리한다.[15][16] 프로그래머블 셰이더를 이용한 포스트 이펙트 기법으로 구현된다.

  • Conservative Morphological Anti-Aliasing (CMAA)

: 인텔(Intel)이 개발한 에지 검출 기반 포스트 이펙트 기법이다.[17] Intel 그래픽스 드라이버에서는 강제 적용 옵션을 제공하기도 한다.[18] 2018년에는 개선된 CMAA 2.0이 발표되었다.[19]

3. 2. 객체 기반 안티앨리어싱

그래픽 렌더링 시스템은 다각형 기본 요소로 이루어진 객체를 바탕으로 이미지를 만든다. 이미지에서 발생하는 앨리어싱 효과는 객체의 실루엣 가장자리를 나타내는 영역에만 안티 앨리어싱 기법을 적용하여 줄일 수 있다. 실루엣 가장자리는 불투명도가 다른 안티 앨리어싱 기본 요소를 만들어 안티 앨리어싱 처리를 한다. 이렇게 만들어진 안티 앨리어싱 기본 요소는 실루엣 가장자리에 연결되어, 객체가 배경과 자연스럽게 섞여 보이는 이미지 영역을 만든다.

이 방식은 누적 버퍼를 사용하는 기존 방식보다 몇 가지 중요한 장점을 가진다. 단 두 번의 처리 과정만으로 전체 장면의 안티 앨리어싱을 생성할 수 있으며, 누적 버퍼에 필요한 추가 메모리를 사용하지 않아도 된다. 객체 기반 안티 앨리어싱은 실리콘 그래픽스가 SGI 인디 워크스테이션용으로 처음 개발했다.

3. 3. 밉매핑 (Mipmapping)

텍스처 매핑에서 앨리어싱을 줄이기 위한 특화된 접근 방식으로 밉맵핑(Mipmapping)이라는 기법이 있다. 이는 원본 텍스처의 다양한 해상도 버전을 미리 계산하여 저장해두는 방식으로 작동한다. 이렇게 미리 필터링된 낮은 해상도의 텍스처 버전을 밉맵(mipmap)이라고 부른다.

컴퓨터 그래픽스를 렌더링할 때, 화면에 표시될 객체의 크기나 거리에 따라 가장 적합한 해상도의 밉맵을 선택하여 사용한다. 이를 통해 텍스처 픽셀(텍셀)이 화면에 표시될 때 이미 적절히 필터링되어, 멀리 있는 물체의 텍스처가 뭉개지거나 자글거림 현상이 발생하는 것을 효과적으로 줄일 수 있다.

밉매핑은 일반적으로 최종 결과물의 시각적 품질을 더욱 향상시키기 위해 비등방성 필터링과 같은 다른 텍스처 필터링 기법과 함께 사용된다.

4. 신호 처리에서의 안티앨리어싱

디지털 신호는 특정 표본화 주파수로 표본화 과정을 거치는데, 이 과정에서 표본화 주파수의 절반을 넘어서는 주파수 성분은 원래 신호에 없던 접기 잡음( aliaseng )으로 나타나게 된다. 이는 표본화 정리에 따른 현상이다. 이러한 접기 잡음을 막고 신호의 왜곡을 줄이는 기술이 바로 안티앨리어싱이다.

가장 기본적인 안티앨리어싱 방법은 표본화를 수행하기 전에, 표본화 주파수의 절반을 초과하는 고주파 성분을 미리 제거하는 것이다. 이를 위해 대역 제한 필터가 사용되는데, 주로 저역 통과 필터( low-pass filter|로우패스 필터eng )가 이용된다. 안티앨리어싱 목적으로 사용되는 저역 통과 필터를 특별히 '''안티앨리어싱 필터'''라고 부른다.

이러한 신호 처리에서의 안티앨리어싱 개념은 디지털 이미지 처리에도 동일하게 적용된다. 디지털 이미지는 2차원 신호로 볼 수 있으며, 이미지를 화면에 표시하는 과정은 일종의 표본화 과정으로 해석될 수 있다. 이 과정에서 발생하는 계단 현상(재기) 역시 접기 잡음의 일종이며, 이를 완화하기 위해 안티앨리어싱 기술이 사용된다. 따라서 신호 처리에서의 안티앨리어싱과 디지털 이미지에서의 안티앨리어싱은 근본적으로 동일한 원리에 기반한다.

5. 감마 압축과 안티앨리어싱

디지털 이미지는 일반적으로 감마 압축된 형식으로 저장되는 경우가 많다. 하지만 대부분의 광학적인 안티앨리어싱 필터는 선형적으로 작동한다. 따라서 광학적 블러링 효과와 일치하는 방식으로 이미지를 다운샘플링하려면, 먼저 이미지를 선형 형식으로 변환한 뒤 안티앨리어싱 필터를 적용하고, 마지막으로 다시 감마 압축 형식으로 변환하는 과정을 거쳐야 한다.[5]

만약 감마 압축된 이미지에 직접 선형적인 계산(예: 안티앨리어싱 필터 적용)을 하면, 이상적인 결과와 약간 다른 값이 나오게 된다. 이러한 오류는 특히 대비가 높은 영역에서 더 두드러지게 나타나며, 해당 영역이 실제보다 더 어둡게 보이는 경향이 있다. 예를 들어, 이미지 속 고양이 수염처럼 밝고 세밀한 부분은 시각적으로 더 얇아지고, 나무 가지처럼 어두운 부분은 광학적으로 안티앨리어싱 처리된 이미지에 비해 더 두껍게 표현될 수 있다.[6] 각 픽셀이 개별적으로 왜곡되기 때문에 안티앨리어싱을 적용한 후에도 윤곽선이 매끄럽지 않게 보일 수 있다.

이미지를 선형 형식으로 변환하고 다시 되돌리는 과정은 처리 속도를 상당히 느리게 만들 수 있다. 또한, 그 결과물의 차이가 일반적으로 미묘하기 때문에, Final Cut Pro나 Adobe Photoshop과 같은 대부분의 이미지 편집 소프트웨어는 편의상 감마 압축된 상태에서 이미지를 처리하는 방식을 택하고 있다.

하지만 최근의 GPU는 이러한 문제를 기술적으로 해결하고 있다. 대부분의 최신 GPU는 텍스처 매핑 데이터를 sRGB 형식으로 메모리에 저장하는 기능을 지원한다. 이를 통해 성능 저하 없이 선형 공간으로의 변환과 역변환을 자동으로 처리하여, 보다 정확한 안티앨리어싱 결과를 얻을 수 있게 되었다.

6. 역사

위신호 제거 역사에서 중요한 초기 연구는 다음과 같다.


  • 1974년, 허버트 프리먼은 선화 이미지의 컴퓨터 처리에 관한 연구를 발표하였다.
  • 1977년, 프랭클린 C. 크로우는 컴퓨터로 생성된 음영 이미지에서 발생하는 앨리어싱 문제를 다루었다.
  • 1978년, 에드윈 캐트멀은 위신호 제거 기법을 적용한 은면 제거 알고리즘을 발표하였다.

참조

[1] 논문 Human vision, anti-aliasing, and the cheap 4000 line display 1980-07
[2] 웹사이트 AMD's Radeon HD 5870: Bringing About the Next Generation Of GPUs http://www.anandtech[...] AnandTech.com
[3] 서적 Game Engine Architecture https://books.google[...] A K Peters, Ltd.
[4] 논문 Graphic libraries for Windows programming ACM 2000-06
[5] 논문 Improving Quality of Anti-Aliasing in Virtual Reality http://pdfs.semantic[...] 2018
[6] 웹사이트 Gamma error in picture scaling http://www.4p8.com/e[...] 2012-12-14
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