স্ক্রিন স্পেস অ্যাম্বিয়েন্ট অ্যাভোলেশন কীভাবে প্রয়োগ করা হয়?


11

আমি উইকিপিডিয়া থেকে ব্যাখ্যাটি বুঝতে পারি না ।

স্ক্রিনের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য, পিক্সেল শেডার বর্তমান পিক্সেলের চারপাশের গভীরতার মানগুলি নমুনা করে এবং নমুনাযুক্ত প্রতিটি বিন্দু থেকে উপস্থিতির পরিমাণ গণনা করার চেষ্টা করে।

পার্শ্ববর্তী পিক্সেলের গভীরতার মানগুলি কীভাবে আপনাকে উপবৃত্তি সম্পর্কে কিছু বলতে পারে? অন্তর্ভুক্তি , যেমনটি আমি বুঝতে পেরেছি, যখন কোনও বস্তু 'এ' আরেকটি বস্তুর বি এর সামনে দাঁড়ায়, তখন আপনি বিটিটিটি দেখতে পারবেন না তবে আপনি এখন কেন আশেপাশের পিক্সেলের গভীরতা পিক্সেলের দিকে তাকাবেন ? আমি বলতে চাইছি আপনি সেই পিক্সেলগুলি দেখতে পাচ্ছেন, সুতরাং কোনও উপসর্গ নেই। হয়তো আমি ভুল বুঝতে পারি।

এবং আমি যা বুঝতে পারি নি তা হ'ল অন্য কয়েকটি টিউটোরিয়ালে কর্নেল শব্দটি। কার্নেলটি কী এবং আপনি কেন এটি ssao এর জন্য ব্যবহার করবেন?

আমার প্রশ্নগুলির বিষয়ে কেউ কি অ্যালগরিদমের বিশদ ব্যাখ্যা দিতে পারে?


এটি এইভাবে ভাবুন: একটি গভীর ক্রিজে এর ছায়া থাকবে।
অ্যালান ওল্ফ

1
এখানে বোঝার মূল বিষয়টি হ'ল আমরা পরিবেষ্টনের আলোর উপস্থিতি গণনা করার চেষ্টা করছি, দর্শন থেকে অন্তর্ভুক্ত নয়।
ট্রাইকপ্লেক্স

উত্তর:


5

সাধারণভাবে পরিবেষ্টনের প্রবণতা (এও) এর পিছনে অনুপ্রেরণা হ'ল ক্রাইভিস এবং কোণগুলি প্রায়শই যেভাবে ছায়া গোছানো হয় তা অনুমান করা, কারণ এগুলির মধ্যে অপ্রত্যক্ষভাবে কম আলো পড়ে। আমার অফিসের একটি ছবি থেকে একটি উদাহরণ walls দেয়াল এবং সিলিংয়ের সাথে মিলিত হওয়া প্রান্তগুলি বরাবর অন্ধকারের দিকে লক্ষ্য করুন। ঘরটি কেবলমাত্র জানালা দিয়ে aroundুকে চারদিকে বাতাস দিয়ে আলো জ্বলছে।

ঘরের কোণায় এও-এর মতো প্রভাব প্রদর্শন করা ছবি

এই ঘটনাটি সঠিকভাবে অনুকরণ করতে, অফলাইন রেন্ডারাররা পাথ ট্রেসিং এবং ফোটন ম্যাপিংয়ের মতো কৌশল ব্যবহার করে। রিয়েল-টাইম উদ্দেশ্যে, আমরা হয় এটি অফলাইনে প্রাক-হিসাব করি, বা আমরা এটি কোনওরকম আনুমানিক।

স্ক্রিন-স্পেস অ্যাম্বিয়েন্ট অলোকশন (এসএসএও) এমন একটি পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যা আপনি কোনও রেন্ডার করা ইমেজের গভীরতা বাফার (এবং সম্ভবত সাধারণ ভেক্টরগুলি) দেখে কর্নার এবং ক্রাভিগুলি সনাক্ত করতে পারেন এবং যাতে আপনি পোস্ট হিসাবে আনুমানিক এও গণনা করতে পারেন- পাস। গভীরতা বাফারটি দৃশ্যের জ্যামিতির একটি মোটা উপস্থাপনা, সুতরাং একটি লক্ষ্য পিক্সেলের আশেপাশে গভীরতার বাফার মানগুলি নমুনা দ্বারা, আপনি পার্শ্ববর্তী জ্যামিতির আকৃতি সম্পর্কে ধারণা পেতে পারেন এবং এও দ্বারা কতটা গাened় হয়েছে তা অনুমান করতে পারেন হতে হবে.

বাভোয়েল এবং সানজ (২০০৮) থেকে কীভাবে গভীরতার বাফার জ্যামিতিকে উপস্থাপন করে তার চিত্রটি

বাভোয়েল এবং সাইনজ (২০০৮) এর এই চিত্রটি দেখায় যে গভীরতার বাফার মানগুলি হরফিল্ডের আকার হিসাবে ব্যাখ্যা করা কিছু জ্যামিতির বিচ্ছিন্ন সংস্করণকে উপস্থাপন করে। কেন্দ্রের পিক্সেলের জন্য এসএসএও গণনা করার সময়, আপনি আশেপাশের পিক্সেলের গভীরতার মানগুলি দেখতে এবং সেগুলিকে এমন কোনও সূত্রে প্লাগ করতে পারেন, যখন জ্যামিতি আরও অবতল হবে (ডায়াগ্রামের মতো) এবং হালকা জ্যামিতি সমতল বা উত্তল যখন মান।

গভীরতার মানগুলি যে সূত্রে যায় সেটিকে ব্লার্স, প্রান্ত সনাক্তকরণ এবং এর মতো ব্যবহারের জন্য ফিল্টার কার্নেলের সাথে সাদৃশ্য হিসাবে "কর্নেল" বলা হয় । তবে এসএসএও গভীরতার মানগুলির একটি লিনিয়ার সমঝোতার চেয়ে জটিল than শয়তান বিবরণে আছে। নমুনাগুলির বিতরণ, এবং সূত্রটি প্রবণতা মান উত্পন্ন করতে তাদের প্রক্রিয়াজাতকরণ, গত এক দশক ধরে অনেক গবেষণার বিষয়, বাস্তবতা বজায় রাখতে এবং ভাল কার্য সম্পাদন করার সময় নিদর্শনগুলিকে হ্রাস করার চেষ্টা করে reduce


5

অ্যালান এবং ট্রাইকোপলাক্স মন্তব্যে যেমন উল্লেখ করেছেন, তেমন প্রভাবটি যে পরিবেষ্টিত ঘটনাকে অনুকরণ করে তা ক্যামেরা থেকে কোনও পৃষ্ঠের উপস্থিতি নয় বরং তার চারপাশ থেকে পৃষ্ঠের সংক্ষেপণ।

এটি এইভাবে চিন্তা করুন: বলুন যে আপনার কাছে প্রতিটি দিক থেকে আলোকসজ্জা রয়েছে, যাতে যে কোনও বিন্দুতে মোট আগত আলোক 1 এর মান সমান হয় you আপনি যদি সেই পরিবেশে একটি সমতল বিমান স্থাপন করেন এবং এর একপাশে তাকান, সেই দিকটি সেই আলোকসজ্জার 50% বা 0.5 পাবে, কারণ অন্যান্য অর্ধেকটি স্বয়ং বিমান দ্বারা অবরুদ্ধ। অন্য কথায়, বিমানের পৃষ্ঠের যে কোনও বিন্দু কেবলমাত্র পরিবেশের অর্ধেক অংশ থেকে আসা আলোকে "দেখতে" পারে, তাই এটি অর্ধেক যত উজ্জ্বলভাবে আলোকিত হয়। যদি আপনি সেই বিমানটিকে আপনার দৃষ্টিকোণ (একটি "উপত্যকা" ভাঁজ) এর দিকে ভাঁজ করেন, তবে আপনি বিমানের সেই পাশের আগত আলোকসজ্জা আরও কিছুটা কমিয়ে 0.5 এর নিচে রেখে যান, কারণ, আবার, বিমানের প্রতিটি বিন্দু কিছুটা "দেখায়" থাকে চারপাশ থেকে আসা আলো কম

প্রতিবেশী পিক্সেলের গভীরতার তুলনা করে এবং পয়েন্টের পরিবেশ থেকে হ্রাসপ্রাপ্ত আলোকসজ্জা অনুকরণ করার জন্য এগুলি অন্ধকার করে যেখানে এই "ভাঁজগুলি" - এর গভীরতাগুলি গভীরভাবে পরিবর্তিত হয় সেগুলি অনুসন্ধান করে স্ক্রিন-স্পেস পরিবেষ্টনের অবিচ্ছিন্নতা কমবেশি কাজ করে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.