軟陰影與抗鋸齒

1、軟陰影的實現(xiàn)嘗試 軟陰影（Soft - Shadow），并非一種圖形學(xué)算法或技術(shù)的代名詞。怎么說呢，它是圖形學(xué)大師們孜孜不倦地追求的更逼近真實的陰影效果 。ZwqX 在已有的陰影DEMO上作改進(jìn)，是當(dāng)時很自然的想法。而選擇了Shadow Map Demo2 ，不知道，算不算是一個失策。Cascaded ShadowMap技術(shù)，從本質(zhì)上說，只是分區(qū)間地調(diào)整投影矩陣，根據(jù)視距離使用不同分辨率的陰影圖，促使效率與效果平衡而已。這是Shadow Map改進(jìn)算法的一條路，但并非唯一?；叵隨hadow Map陰影貼圖技術(shù)之探 ，里面我簡單地用乒乓式的采樣，實現(xiàn)了一下3X3的陰影圖模糊PCF。雖然結(jié)果看上去

2、很那個，但這昭示著Shadow Map改進(jìn)算法的另一條路圖形學(xué)中的圖像處理，調(diào)整陰影圖。 在我的上一個陰影DEMO中，主要的shader只有一個，它是在Shadow - Casting階段完成場景陰影圖的分層次貼附。在CPU上完成的是ShadowMap - Generating階段，因為那里沒有涉及像素層面，完全不需要GPU的并行計算能力。但如果要對一張貼圖的內(nèi)容進(jìn)行像素級的處理恩，這是通常的想法。但當(dāng)時腦中另一個突然一閃的想法，讓我決定先行對其進(jìn)行捕獲場景后處理。 一般說的DefferedShading并不等同于這個意義，但就字面來說它們也有那么一點共通。恩，題外話先免了，先暗自打個小算盤：

3、 場景后處理，我是想在最終畫面上動手腳。在OpenGL流水線的尾部，無論是否雙緩沖，必然是把顯存上每個像素格的值傳向顯示器屏幕上的每個“真像素”上，表示成顏色（譬如LCD是用彩色濾光片等結(jié)構(gòu)對此轉(zhuǎn)換的，可以理解為每個像素上又有紅綠藍(lán)三色子像素balabala嘛，其實我也不怎么理解啊這些硬件的- -，呃離題了，回來）。如果把這個覆蓋屏幕的“結(jié)果”當(dāng)作貼在一個Screen-Aligned-Quad（屏幕大矩形）的一張紋理，我們在顯存-屏幕這個過程之前進(jìn)行攔截，獲得并處理這個“紋理”后再讓它傳向屏幕。 有這方面基礎(chǔ)的朋友都知道，F(xiàn)BO又該出來表演了學(xué)一學(xué)，F(xiàn)BO 。把Shadow - Casting

4、的結(jié)果寫入FBO綁定的一個紋理中，然后自己畫一個Screen-Aligned-Quad，貼這個紋理對這個過程啟用shader處理。最后雖然屏幕上本質(zhì)只有這么一個矩形，但是眾多本該直接映射在屏幕上的場景元素已經(jīng)完美地“被代表”了?？瓷先ソz毫沒有河蟹爬過的痕跡完全沒有。 依然是模糊處理。高斯模糊。01/02uniformintBSceneWidth;03uniformintBSceneHeight;04uniformfloatishoriz;0506uniformintsamplecount;07uniformfloatweights;08uniformfloatsigma;0910uniform

5、 sampler2D BScenemap;1112voidmain()1314gl_FragData0 = BlurFilter(BScenemap, gl_TexCoord0.xy) ;15 其中BlurFilter函數(shù)是對當(dāng)前像素，在水平或垂直方向上采樣（samplecount），采樣值乘以一個高斯分布值而已（公式也就網(wǎng)上常見的，sigma為參數(shù)），跟PCF也就差不多那回事。很明顯，我們需要在水平方向和垂直方向都模糊一次，這里用2個PASS。我們只需要模糊陰影，因此把陰影部分和場景部分分開寫入紋理(MRT)，最后再統(tǒng)一。1/ CastingShader, render to two tex

6、tures (MRT)2gl_FragData0 = vec4(gl_Color.rgb * diffuse.rgb * texColor.rgb, 1.0);34gl_FragData1 = shadeFactor;1/PostProcessingShader , as a texture to the screen-aligned quad2uniform sampler2D Scenemap;3uniform sampler2D Shademap;45voidmain()67vec4 shadeFact = texture2D(Shademap, gl_TexCoord1.xy);8gl

7、_FragColor = texture2D(Scenemap, gl_TexCoord0.xy) * shadeFact;9 寫到FBO紋理后，屏幕矩形綁定之： 軟是軟了，就邊界效果而言是很好的（這里圖片壓縮了看上去糟糕而已）但有幾個問題：1.很明顯的邊界問題，陰影與場景分離了，SampleNum越大分離得越明顯；2.隨著SampleNum增加幀率狂降。效果和效率都不行。 首先，這種高采樣帶寬的東西本來就是幀率殺手，更不用說高斯分布權(quán)數(shù)的計算實在夠嗆。其次因為場景和陰影分離，而模糊的只是對于相機(jī)“可見”的那部分陰影，所以圖中間隔線是活生生被當(dāng)作陰影邊界了。 后來也考慮過再加入圖像處理中的“膨

8、脹”運算形態(tài)學(xué)運算小結(jié) ，但是有點吃力不討好的感覺，無論膨脹多少次，還是能依稀見到狹縫，加上效率問題，宣告此法的破產(chǎn)。 左-右，上-下依次 32p4p4pass1, 32p2p2pass1, 32p2p2pass2, 64p2p2pass1（自己猜，我什么都忘記了哈） 還是好好用別的方法吧 軟陰影與反鋸齒有著深刻的關(guān)系，PCF在Graphics上原本就是一種反鋸齒技術(shù)，而它在陰影算法上往往作為簡捷的軟陰影達(dá)成途徑。VSM（Variance Shadow Map）同樣旨在解決這一問題，但它并非像以往一樣對陰影圖的后處理，而是重新定義陰影圖。ZwqX1. 鋸齒與反鋸齒 鋸齒感是在Casting的時

9、候產(chǎn)生的。我們確實是相當(dāng)于把一張陰影圖（深度圖）貼在場景上了，但具體的操作依然是一條深度比較指令。譬如，傳統(tǒng)的SM中，根據(jù)場景物體像素在光源視覺下的深度得到的陰影圖，在Casting階段對應(yīng)相機(jī)視覺中的像素判斷是否屬于陰影圖中的像素這本來就是一個TRUE OR FALSE的判斷，若TRUE證明非陰影，像素顏色值不變；若FALSE則涂黑，以表明該處陰影。 NewValue = OldValue * (isShadow? 0 : 1) 即使把0替換成shadowMapValue或是運用距離值判斷，也改變不了這里的根源：把視場景分割成陰影區(qū)和非陰影區(qū)。雙方強(qiáng)烈的撕扯總會造成霹靂的裂痕。我們一般使用的

10、紋理在貼在奇形怪狀的表面上時產(chǎn)生的扭曲同樣會導(dǎo)致鋸齒，可為什么卻不那么難接受呢？原因是filtering。初學(xué)紋理貼圖的時候，一定會接觸到Texture Filtering，尤其在發(fā)生欠采樣和過采樣的時候，紋理映射的策略。在OpenGL 1.x中，GL_LINEAR和GL_NEAREST應(yīng)該是最為熟悉的，尤其是線性插值GL_LINEAR，讓我們貼紋理的時候能得到比較好的性效比：1glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D_ARRAY_EXT, GL_TEXTURE_MIN_FILTER, GL_LINEAR);2glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D_ARR

11、AY_EXT, GL_TEXTURE_MAG_FILTER, GL_LINEAR); 貼紋理過程的采樣能通過簡單的線性插值完成，再把插出來的值映射到恰當(dāng)?shù)奈恢萌ハ胂雽τ谏疃葓D這會是什么情況：低分辨率的陰影圖上一個4X4格子，對應(yīng)場景中9X9大小區(qū)域，恰好區(qū)域覆蓋陰影邊界，深度插值后某像素獲得了表示“半影”的灰度數(shù)值。但是要“貼”到場景時，需要經(jīng)過一個TRUE OR FALSE過濾器，這個“半影”像素依然要選擇：自己究竟屬于影子，還是非影子。一旦整個邊界的像素選擇完成，由于陰影判斷式對所有像素等效，它們會發(fā)現(xiàn)自己“整齊”地劃出了一條邊界線，鋸齒邊界線。2. Variance Shadow Map

12、 VSM（Variance Shadow Map）的提出正基于此。其實它本質(zhì)也是一種基于概率的方法，把以上的TRUE OR FALSE過濾器過程改作一個可見性估計過程嘛，你也知道概率學(xué)上的東西有很多微妙的地方讓texture filtering作用于每個像素的方差（Variance）而非其本身的值，于此建立的切比雪夫不等式作為這個可見性估計式。ZwqXin本身概率論學(xué)得不深，為了避免誤人子弟，這許概率數(shù)學(xué)原理我就PASS了。 每個像素經(jīng)過這樣折騰一下，取切比雪夫不等式的上限（UpperBound，即上式pmax(t)）為結(jié)果，它大概揭示了當(dāng)前像素屬于“非陰影區(qū)”的程度（當(dāng)這個UpperBoun

13、d越接近0時代表此像素越可能“屬于陰影”）。UpperBound計算式的三個參數(shù)，t是像素的實際深度（根據(jù)GPU GEMS3，這里取的是像素距離光源的距離distToLight），是當(dāng)前像素深度的期望E(x)（取的是直接在陰影圖上采樣得到的插值后的深度，好吧，囧），2是方差(2= E(x2)- E(x)2)。 首先查查什么是“切比雪夫不等式”（ Chebyshevs inequality ）。是的，上過概率課，所以至少聽過這個名詞（聽說，那是因為期末考后潛意識對自身的遺忘魔法）：in any data sample or probability distribution, nearly all

14、 the values are close to the mean value the precise statement being that no more than 1/k2of the distributions values can be more than k standard deviationsaway from the mean. WIKI。 上面式子應(yīng)該是另一種表達(dá)形式吧（吧？）。在我看來，切比雪夫不等式的上限是關(guān)于 t的函數(shù)式，描述了一個具體的量t在隨機(jī)集合X上的位置的概率范圍。Casting過程中，一個像素往深度圖Shadow Map上采樣，姑且認(rèn)為這是一個隨機(jī)選擇的過

15、程；像素若是根據(jù)其紋理坐標(biāo)（光源投影矩陣合理所得）進(jìn)行的采樣，紋理上應(yīng)該只有唯一的一個點與之對應(yīng)當(dāng)然，即使取隔壁的點也不是不可，不過它作為準(zhǔn)確值的概率沒有那個“唯一的點”大把可能取的值作為集合X，那X就是一個以“唯一的點”為中心的圓，使該點作為集合的期望值。（期望的計算式子E(X) = x1* p(x1) + x2* p(x2) + ，稍微考慮一下就明白）。問題是t，它作為實際值，在我們的紋理采樣過程中是不可能出現(xiàn)的，甚至我覺得它根本無法得出，為什么取“像素距離光源的距離distToLight”呢？它的計算不存在于紋理采樣過程中，但也不可能就說它就是“真實值”啊哪怕表義如此。對此，可看看GPU GEMS3 8.1中作者的解釋，不過我是沒有太理解而已（盡管沒有更好的）。 于是，既然擺脫的TRUE OR FALSE的抑制，我們完全可以動用texture filtering去取那個“唯一的點”期望值E(x)了。這不，為了計算方差，我們還需要一個E(x2)類似地，我們只需要在ShadowMap Generating階段把像素深度值的平方也保存起來就可以了這就是Variance Shadow Map，需要一張紋理的兩個通道，分別存儲深度和深度平方。CASTING階