슈퍼샘플링

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1. 개요
2. 슈퍼샘플링의 원리
- 2.1. 계산 비용 및 적응형 슈퍼샘플링
3. 슈퍼샘플링 패턴
참조

1. 개요

슈퍼샘플링은 렌더링된 이미지의 품질을 향상시키는 기술로, 각 픽셀에 여러 개의 샘플을 추출하여 계산하는 방식이다. 계산 비용이 많이 들기 때문에, 객체의 가장자리 픽셀에만 슈퍼샘플링을 적용하는 적응형 슈퍼샘플링 기술이 사용되기도 한다. 슈퍼샘플링 패턴에는 그리드, 랜덤, 포아송 디스크, 지터, 회전 그리드 등이 있으며, 각 방식은 샘플 위치를 결정하는 다양한 알고리즘을 사용한다.

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슈퍼샘플링
개요
슈퍼샘플링은 각 픽셀을 여러 개의 하위 픽셀로 나누어 렌더링한 다음, 그 결과를 평균화하여 최종 픽셀 색상을 결정하는 안티에일리어싱 기술이다.
종류	순수 슈퍼샘플링 적응적 슈퍼샘플링
작동 방식	각 픽셀을 여러 개의 하위 픽셀로 나누어 렌더링한 다음, 그 결과를 평균화하여 최종 픽셀 색상을 결정한다.
다른 이름	과잉 표본화
관련 기술	최근접 이웃 보간법
설명
특징	이미지 품질 향상 계산 비용 증가
장점	에일리어싱 감소 이미지 선명도 향상
단점	높은 계산 비용 프레임 속도 저하 가능성
적용 분야	컴퓨터 그래픽스 이미지 처리 비디오 게임
사용 예시	게임 내 안티에일리어싱 설정 이미지 편집 소프트웨어
기술적 세부 사항
샘플링 패턴	다양한 샘플링 패턴을 사용하여 하위 픽셀 위치를 결정한다.
필터링	평균화 과정에서 다양한 필터를 사용하여 이미지 품질을 더욱 향상시킬 수 있다.
성능 최적화	적응적 슈퍼샘플링과 같은 기술을 사용하여 계산 비용을 줄일 수 있다.

2. 슈퍼샘플링의 원리

앨리어싱은 2D 이미지에서 모아레 무늬와 픽셀화된 가장자리(통칭 "재기스")로 나타난다. 일반적인 신호 처리 및 영상 처리 지식에 따르면 앨리어싱을 완벽하게 제거하려면 2D 안티 앨리어싱 필터를 적용한 후 나이퀴스트율(또는 그 이상)로 적절한 공간 샘플링이 필요하다. 이 접근 방식은 정/역 푸리에 변환을 필요로 하므로, 공간 도메인("이미지 도메인")에 머물면서 도메인 전환을 피하기 위해 슈퍼샘플링과 같이 계산 부담이 적은 근사 방법이 개발되었다. 슈퍼샘플링은 픽셀을 여러 개의 서브픽셀로 나누어 각 서브픽셀에서 샘플을 추출하고, 이 샘플들을 결합하여 최종 픽셀 색상을 결정하는 방식으로 작동한다.

2. 1. 계산 비용 및 적응형 슈퍼샘플링

슈퍼샘플링은 비디오 카드 메모리와 메모리 대역폭을 훨씬 더 많이 요구하기 때문에 계산 비용이 많이 든다. 사용되는 버퍼의 양이 여러 배 더 크기 때문이다.^[1] 이 문제를 해결하는 방법은 '''적응형 슈퍼샘플링'''이라는 기술을 사용하는 것이다. 이 기술은 객체의 가장자리 픽셀에만 슈퍼샘플링을 적용한다.

처음에는 각 픽셀 내에서 소수의 샘플만 추출한다. 이러한 값들이 매우 유사하다면, 이 샘플들만 사용하여 색상을 결정한다. 그렇지 않다면, 더 많은 샘플을 사용한다. 이 방법의 결과는 필요한 경우에만 더 많은 수의 샘플이 계산되어 성능이 향상된다.

3. 슈퍼샘플링 패턴

픽셀 내에서 샘플을 추출할 때 다양한 샘플링 패턴이 사용될 수 있다.^[1]^[2] 샘플 위치를 결정하는 방법은 여러 가지가 있지만, 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같다.

3. 1. 그리드 (Grid)

그리드 알고리즘은 가장 단순한 알고리즘이다. 픽셀을 여러 개의 서브 픽셀로 나누고, 각 서브 픽셀의 중심에서 샘플을 채취한다. 구현이 빠르고 쉽지만, 샘플링의 규칙성 때문에 적은 수의 서브 픽셀을 사용해도 앨리어싱이 발생할 수 있다.

3. 2. 랜덤 (Random)

확률적 샘플링이라고도 하며, 그리드 슈퍼샘플링의 규칙성을 피한다. 그러나 불규칙성 때문에 픽셀의 일부 영역에서는 샘플이 불필요하게 많고, 다른 영역에서는 부족해지는 문제가 발생한다.^[3]^[12]

3. 3. 포아송 디스크 (Poisson disk)

포아송 디스크 샘플링을 사용하여 생성된 점 샘플 및 최소 점 간 거리에 대한 그래픽 표현

포아송 디스크 샘플링 알고리즘^[4]은 샘플을 무작위로 배치하지만 임의의 두 샘플이 너무 가깝지 않은지 확인하여, 균등하면서도 무작위적인 샘플 분포를 생성한다. 단순한 "다트 던지기" 알고리즘은 대규모 데이터 세트의 경우 속도가 매우 느려 한때 실시간 렌더링에 대한 응용 프로그램을 제한했다.^[3] 그러나 최근에는 포아송 디스크 노이즈를 생성하는 여러 빠른 알고리즘이 존재하며, 가변 밀도를 가진 알고리즘도 있다.^[5]^[6]^[7] 들로네 집합은 이러한 샘플링에 대한 수학적 설명을 제공한다.

3. 4. 지터 (Jittered)

지터 알고리즘은 그리드 알고리즘을 수정한 것으로, 포아송 디스크에 근사하는 방법이다. 픽셀을 여러 하위 픽셀로 분할하지만, 각 하위 픽셀의 중심이 아닌 하위 픽셀 내의 임의의 지점에서 샘플을 추출한다. 샘플 밀집 현상은 여전히 발생할 수 있지만, 그 정도는 덜하다.^[3]^[15]

3. 5. 회전 그리드 (Rotated grid)

2×2 격자 레이아웃을 사용하지만 샘플 패턴을 회전하여 샘플이 수평 또는 수직 축에 정렬되는 것을 방지하여 가장 일반적으로 발생하는 경우에 대한 안티앨리어싱 품질을 크게 향상시킨다.^[8] 이는 또한 4-퀸 솔루션이 되게 한다. 최적의 패턴의 경우 회전 각도는 약 26.6°이고 정사각형은 5의 제곱근을 2로 나눈 값(/2)배로 늘어난다.

참조

_[1] 웹사이트 Anti-aliasing techniques comparison https://www.sapphire[...] sapphirenation.net 2016-11-29
_[2] 웹사이트 What is supersampling? https://www.everythi[...] everything2.com 2004-05-20
_[3] 서적 Game Graphic Programming https://books.google[...] Charles River Media 2008
_[4] 논문 Stochastic sampling in computer graphics 1986
_[5] 서적 ACM SIGGRAPH 2006 Papers on - SIGGRAPH '06 2023-01-07
_[6] 서적 ACM SIGGRAPH 2007 sketches 2023-01-07
_[7] 논문 Fast variable density Poisson-disc sample generation with directional variation for compressed sensing in MRI. 2021-04
_[8] 웹사이트 Super-sampling Anti-aliasing Analyzed http://www.x86-secre[...] Beyond3D.com 2020-04-19
_[9] 웹사이트 Anti-aliasing techniques comparison https://www.sapphire[...] sapphirenation.net 2016-11-29
_[10] 웹사이트 Anti-aliasing techniques comparison https://www.sapphire[...] sapphirenation.net 2016-11-29
_[11] 웹사이트 What is supersampling? https://www.everythi[...] everything2.com 2004-05-20
_[12] 서적 Game Graphic Programming https://books.google[...] Charles River Media 2008
_[13] 논문 Stochastic sampling in computer graphics 1986
_[14] 서적 Game Graphic Programming https://books.google[...] Charles River Media 2008
_[15] 서적 Game Graphic Programming https://books.google[...] Charles River Media 2008

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