La motivación detrás de la oclusión ambiental (OA) en general es aproximar la forma en que las grietas y las esquinas a menudo se sombrean, porque menos luz indirecta rebota en ellas. Un ejemplo de una foto de mi oficina: observe el oscurecimiento a lo largo de los bordes donde se encuentran las paredes y el techo. La habitación está iluminada solo por la luz que entra por la ventana y rebota.
Para simular con precisión este fenómeno, los renderizadores sin conexión utilizan técnicas como el trazado de ruta y el mapeo de fotones. Para propósitos en tiempo real, lo precalculamos fuera de línea o lo aproximamos de alguna manera.
La oclusión ambiental del espacio de pantalla (SSAO) se basa en la observación de que puede detectar esquinas y grietas al observar el búfer de profundidad (y posiblemente también los vectores normales) de una imagen renderizada, y así puede calcular el AO aproximado como un post pasar. El búfer de profundidad es una representación aproximada de la geometría en la escena, por lo que al muestrear los valores del búfer de profundidad en la vecindad de un píxel objetivo, puede hacerse una idea de la forma de la geometría circundante y adivinar qué tan oscurecido está por AO debiera ser.
Este diagrama, de Bavoil y Sainz (2008) , muestra cómo los valores del tampón de profundidad, interpretados como una especie de campo de altura, representan una versión discretizada de cierta geometría. Al calcular SSAO para el píxel central, miraría los valores de profundidad de los píxeles circundantes y los conectaría a alguna fórmula, diseñada para producir un valor más oscuro cuando la geometría es más cóncava (como la del diagrama) y una más clara. valor cuando la geometría es plana o convexa.
La fórmula en la que entran los valores de profundidad se denomina "núcleo" por analogía con los núcleos de filtro utilizados para desenfoques, detección de bordes y similares. Sin embargo, SSAO es más complicado que una simple convolución lineal de los valores de profundidad. El diablo está en los detalles. La distribución de muestras, y la fórmula que las procesa para generar el valor de oclusión, ha sido objeto de mucha investigación durante la última década, tratando de mejorar el realismo y reducir los artefactos mientras se mantiene un buen rendimiento.