几个实用渲染技术原理和实现

标签：return 渲染 float 0.5 实用 x2 原理 1.0 const

一、快速高斯模糊

1.1 背景

高斯模糊在wiki上定义为一种图像模糊滤波器，使用正态分布计算每个像素输出颜色。正态分布函数和图像如下所示：

\[G(u,v)=\frac{1}{2\pi\delta^2}e^{(-u^2+v^2)/(2\delta^2)} \]

由图可以发现，当x在$-3\delta$到$3\delta$的时候，函数曲线已经很平滑了，实际运用中大概只采样半径为$3\delta$内的像素计算。模糊的过程如下：

a. 输入当前像素的$u v$坐标

b. 遍历半径为$3\delta$内的像素，代入高斯函数中计算得到权重$w_i$

c. 将当前遍历的像素颜色乘以权重：$w_i*（r,g,b）$

d. 将所有颜色求和，并除以权重的和$\frac{\Sigma{w_i*（r,g,b）}}{\Sigma{w_i}} $

1.2 简化过程

高斯模糊算法因为线性可分，可以在二维图像上对两个独立的一维空间分别计算。对于矩形阴影这样的利用高斯模糊实现的效果，可以取捷径将高斯函数写成如下分段函数形式：

// =============================================================================
// approximation to the gaussian integral [x, infty)
// =============================================================================
static finline float gi(float x)
{
    const float i6 = 1.f / 6.0;
    const float i4 = 1.f / 4.0;
    const float i3 = 1.f / 3.0;
    if (x > 1.5) return 0.0;
    if (x < -1.5) return 1.0;
    float x2 = x * x;
    float x3 = x2 * x;
    if (x >  0.5) return .5625  - ( x3 * i6 - 3 * x2 * i4 + 1.125 * x);
    if (x > -0.5) return 0.5    - (0.75 * x - x3 * i3); // else
                  return 0.4375 + (-x3 * i6 - 3 * x2 * i4 - 1.125 * x);
}

也就是说对于如下图所示的单色边缘交界面，我们可以通过这个函数快速计算得到中间过渡带函数值，其效果和利用高斯函数多次采样纹理的一致。

1.3 shader实现

uniform sample2D baseTexture;
in  vec2 texCoord;
out vec4 fragColor;
// approximation to the gaussian integral [x, infty)  
float gi(float x) {
	float i6 = 1.0 / 6.0;
	float i4 = 1.0 / 4.0;
	float i3 = 1.0 / 3.0;

    if (x > 1.5) return 0.0;
    if (x < -1.5) return 1.0;

    float x2 = x * x;
    float x3 = x2 * x;
    
    if (x >  0.5) return .5625  - ( x3 * i6 - 3. * x2 * i4 + 1.125 * x);
    if (x > -0.5) return 0.5    - (0.75 * x - x3 * i3);
    return 0.4375 + (-x3 * i6 - 3. * x2 * i4 - 1.125 * x);
}
// create a line shadow mask
float lineShadow(vec2 border, float pos , float sigma) {
    float pos1 = ((border.x - pos) / sigma) * 1.5;
    float pos2 = ((pos - border.y) / sigma) * 1.5;
  	return 1.0 - abs(gi(pos1) - gi(pos2));
}
void main()
{
	vec4 texCol1=texture(baseTexture,texCoord);
	vec4 texCol2=texture(baseTexture,((texCoord-0.5)*2.0*1.5+1.0)*0.5);
	float lineV=lineShaow(vec2(0.18,0.82),texCoord.x,0.05);
	float lineH=lineShaow(vec2(0.2,0.8),texCoord.y,0.24);
	float dist=dot(texCoord,vec2(1.0,1.0));
	vec3 edgeCol=mix(vec3(0.8,0.9,0.8),vec3(0.0),lineV*lineH*smoothstep(1.5,0.5,dist));
	edgeCol=mix(edgeCol,texCol2.rgb,texCol2.a);
	fragColor=vec4(edgeCol,texCol1.a*mix(lineV*lineH,texCol2.a,texCol2.a));
}

二、色调映射（Tone Mapping）

2.1 背景

色调映射就是让亮的场景变暗，暗的场景变亮，并且保存尽可能多的细节。如下图所示，右上角的图像曝光大，亮度高而右下角图像曝光少，亮度低，通过色调映射算法可以将两者亮度范围综合到一起，显示如左侧图像一样，细节看得更清楚。

2.2 Reinhard tone mapping

经验公式如下：

float3 ReinhardToneMapping(float3 color, float adapted_lum) 
{
    const float MIDDLE_GREY = 1;
    color *= MIDDLE_GREY / adapted_lum;
    return color / (1.0f + color);
}

解释为输入一个较小亮度0.1时，输出为0.091，当输入一个较大的亮度10时，输出为0.91。也就是归一化到了0到1区间，但是原本的亮度都变暗了。

2.3 Filmic tone mapping

拟合的公式如下：

float3 F(float3 x)
{
	const float A = 0.22f;
	const float B = 0.30f;
	const float C = 0.10f;
	const float D = 0.20f;
	const float E = 0.01f;
	const float F = 0.30f;

	return ((x * (A * x + C * B) + D * E) / (x * (A * x + B) + D * F)) - E / F;
}

float3 Uncharted2ToneMapping(float3 color, float adapted_lum)
{
	const float WHITE = 11.2f;
	return F(1.6f * adapted_lum * color) / F(WHITE);
}

大部分游戏中用的方法，优点是相比较Reinhard有更大的对比度，颜色更鲜艳一些，缺点是运算量比较大。

三、伽马校正（gamma correction）

3.1 背景

早期的CRT显示器输入0.5的值，输出显示的并不是0.5，而是约等于0.218，进行了伽马系数2.2的幂次运算，这称为伽马校正。为了得到正确的输出，需要先乘以1/2.2的补偿运算。伽马校正除了解决早期CRT显示器的非线性输出问题，同时可以帮我们改善输出的图像质量，因为人眼对较暗的亮度值比较敏感，因此现在仍然保留这一过程。

假如我们要存储0.24和0.243这两个亮度值，如果不进行伽马校正则有$0.24*255=61 0.243*255=61$，输出结果一样；而使用伽马校正后有

\[0.24^{\frac{1}{2.2}}*255=133 \\ 0.243^{\frac{1}{2.2}}*255=134 \]

伽马校正增大了较暗数值的表示精度,而减小了较亮数值的表示精度, 人眼又恰好对较暗数值比较敏感,对较亮数值不太敏感,于是从视觉角度讲,输出的图像质量就被伽马校正”改善”了

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