Raxvan tiene toda la razón en que las técnicas antisolapamiento "tradicionales" funcionarán en el trazado de rayos, incluidas las que usan información como la profundidad para hacer antialiasing. Incluso podría hacer un anti aliasing temporal en el trazado de rayos, por ejemplo.
Julien amplió el segundo elemento de Raxvan, que era una explicación de supermuestreo, y mostró cómo lo haría realmente, también mencionó que puede aleatorizar la ubicación de las muestras dentro del píxel, pero luego ingresa al país de procesamiento de señal, que es mucho más profundo, y definitivamente lo es!
NN
Si haces eso, aún puedes obtener alias. Es mejor que NO hacerlo, ya que está aumentando su frecuencia de muestreo, por lo que podrá manejar datos de frecuencia más alta (también conocidos como detalles más pequeños), pero aún puede causar aliasing.
N
Cuando usa números aleatorios "regulares" como los que obtendría de rand () o std :: uniform_int_distribution, eso se llama "ruido blanco" porque contiene todas las frecuencias, como la forma en que la luz blanca se compone de todos los demás colores (frecuencias ) de luz.
El uso de ruido blanco para aleatorizar las muestras dentro de un píxel tiene el problema de que a veces sus muestras se agruparán. Por ejemplo, si promedia 100 muestras en un píxel, pero TODAS terminan en la esquina superior izquierda del píxel, no obtendrá NINGUNA información sobre las otras partes del píxel, por lo que su color de píxel final resultante faltará información sobre el color que debe ser.
Un mejor enfoque es usar algo llamado ruido azul que solo contiene componentes de alta frecuencia (como la luz azul es luz de alta frecuencia).
El beneficio del ruido azul es que obtienes una cobertura uniforme sobre el píxel, como lo obtienes con una cuadrícula de muestreo uniforme, pero aún obtienes algo de aleatoriedad, lo que convierte el alias en ruido y te da una mejor imagen.
Desafortunadamente, el ruido azul puede ser muy costoso de calcular, y todos los mejores métodos parecen estar patentados (¿qué diablos? es hacer una cuadrícula uniforme de puntos de muestra, luego compensar aleatoriamente cada punto de muestra una pequeña cantidad, como una cantidad aleatoria entre más o menos la mitad del ancho y la altura de la cuadrícula de muestreo. De esta manera, obtienes una especie de muestreo de ruido azul por bastante barato.
Tenga en cuenta que esta es una forma de muestreo estratificado, y el muestreo de disco de Poisson también es una forma de eso, que también es una forma de generar ruido azul:
https://www.jasondavies.com/poisson-disc/
Si estás interesado en profundizar, ¡probablemente también quieras consultar esta pregunta y respuesta!
¿Cuál es el razonamiento fundamental para el suavizado usando múltiples muestras aleatorias dentro de un píxel?
Por último, este material está comenzando a desviarse en el ámbito del trazado de ruta monte carlo, que es el método común para hacer trazado de rayos fotorrealista. Si estás interesado en aprender más sobre eso, ¡lee esto!
http://blog.demofox.org/2016/09/21/path-tracing-getting-started-with-diffuse-and-emissive/