सामान्य रूप से परिवेशीय रोड़ा (एओ) के पीछे की प्रेरणा, जिस तरह से दरारें और कोनों को अक्सर छाया में रखा जाता है, लगभग अनुमानित है, क्योंकि कम अप्रत्यक्ष प्रकाश उन में उछलता है। मेरे कार्यालय की एक तस्वीर से एक उदाहरण - किनारों के साथ अंधेरा पर ध्यान दें जहां दीवारें और छत मिलते हैं। कमरे में केवल खिड़की के माध्यम से आने वाली रोशनी और चारों ओर उछलते हुए कमरे को जलाया जाता है।
इस घटना को सही ढंग से अनुकरण करने के लिए, ऑफ़लाइन रेंडरर्स पथ अनुरेखण और फोटॉन मैपिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं। वास्तविक समय के उद्देश्यों के लिए, हम या तो इसे ऑफ़लाइन करते हैं, या हम इसे किसी भी तरह अनुमानित करते हैं।
स्क्रीन-स्पेस एंबिएंस रोशन (SSAO) इस अवलोकन पर आधारित है कि आप प्रदान की गई छवि की गहराई बफर (और संभवतः सामान्य वैक्टर) को देखकर कोनों और दरारों का पता लगा सकते हैं, और इसलिए आप पोस्ट के रूप में अनुमानित ओओ की गणना कर सकते हैं- उत्तीर्ण करना। गहराई बफर दृश्य में ज्यामिति का एक मोटे प्रतिनिधित्व है, इसलिए एक लक्ष्य पिक्सेल के पड़ोस में गहराई बफर मूल्यों का नमूना करके, आप आसपास की ज्यामिति के आकार का अंदाजा लगा सकते हैं, और अनुमान लगा सकते हैं कि यह एओ द्वारा कैसे काला हो गया। होना चाहिए।
बाओविल और सैंज (2008) के इस आरेख से पता चलता है कि गहराई बफर मान, किस प्रकार की ऊंचाई के रूप में व्याख्या की गई है, कुछ ज्यामिति के विवेकाधीन संस्करण का प्रतिनिधित्व करते हैं। केंद्र पिक्सेल के लिए SSAO की गणना में, आप आसपास के पिक्सेल के गहराई मानों को देखेंगे और उन्हें किसी सूत्र में प्लग करेंगे, जब ज्यामिति अधिक अवतल (आरेख में समान), और एक लाइटर एक गहरा मान उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया हो मान जब ज्यामिति समतल या उत्तल हो।
सूत्र जो गहराई के मानों में जाता है, उसे ब्लर, एज डिटेक्शन और इस तरह के लिए उपयोग किए जाने वाले फिल्टर कर्नेल के साथ सादृश्य द्वारा "कर्नेल" कहा जाता है । हालाँकि, SSAO गहराई मूल्यों के एक रैखिक संकेतन की तुलना में अधिक जटिल है। दुष्ट का विस्तार में वर्णन। नमूनों का वितरण, और सूत्र उन्हें मान उत्पन्न करने के लिए प्रसंस्करण करते हैं, पिछले एक दशक में बहुत अधिक शोध का विषय रहा है, जो वास्तविक प्रदर्शन में सुधार करने और अच्छे प्रदर्शन को बनाए रखते हुए कलाकृतियों को कम करने की कोशिश कर रहा है।