मैं हमेशा अलियासिंग और एंटी-अलियासिंग के बारे में सुनता हूं और मुझे पता है कि यह कैसा दिखता है, लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि यह क्या कारण है। क्या यह एक शारीरिक घटना है? या एक संख्यात्मक?
यदि यह समझाने में मदद करता है, तो मुझे कुछ प्रोग्रामिंग ज्ञान है, लेकिन वीडियो गेम या ग्राफिक्स में नहीं।
जवाबों:
क्या यह एक भौतिक घटना है? या संख्यात्मक?
यह प्रश्न इस प्रकार है कि आपको वास्तव में पता नहीं है कि अलियासिंग / एंटी-अलियासिंग का क्या अर्थ है। मेरा मतलब है, आप कहते हैं कि "आप जानते हैं कि यह कैसा दिखता है", लेकिन अगर आप वास्तव में जानते हैं कि शर्तों का क्या मतलब है, तो आप शायद महसूस करेंगे कि आपका प्रश्न निरर्थक है। अलियासिंग कंप्यूटर ग्राफिक्स कैसे प्रदान किए जाते हैं इसका एक साइड-इफेक्ट है, और कंप्यूटर ग्राफिक्स भौतिक घटना नहीं परिभाषा के द्वारा बहुत अधिक हैं ।
"अलियासिंग" बस एंगल्ड लाइनों पर सीढ़ी-स्टेप लुक को संदर्भित करता है क्योंकि कंप्यूटर ग्राफिक्स वास्तव में एक ग्रिड में बहुत सारे छोटे वर्गों से मिलकर होते हैं। यहां एक छवि बताई गई है कि मैं किस बारे में बात कर रहा हूं:
यह एक मुद्दा है जब भी आप एक छवि में पिक्सेल को प्रस्तुत करते हैं, चाहे आप फ्रीहैंड ड्राइंग कर रहे हों या 3 डी बहुभुज के लिए पिक्सेल की गणना करने के लिए एक एल्गोरिथ्म लिख रहे हों। यह इस तथ्य का सिर्फ एक पक्ष-प्रभाव है कि छवि पिक्सेल का एक वर्ग ग्रिड है। "एंटी-अलियासिंग" वह है जब आप किनारे के पिक्सेल पर रंगों को एक साथ जोड़कर सीढ़ी-स्टेप लुक को भंग करते हैं।
स्वीकृत उत्तर सख्ती से सही नहीं है, हालांकि यह कंप्यूटर ग्राफिक्स में सबसे आम उपयोग को संबोधित करता है। एलियासिंग सिग्नल प्रोसेसिंग में एक मौलिक अवधारणा है और इसका गणितीय सिद्धांत कंप्यूटर डिस्प्ले को दर्शाता है। यह भी वास्तव में सच नहीं है कि "यह इस तथ्य का एक पक्ष प्रभाव है कि पिक्सेल वर्ग हैं"। अलियासिंग किसी भी समय मौजूद है जब आप उस सिग्नल के लिए Nyquist दर से कम दर पर एक सिग्नल का नमूना लेते हैं और डिजिटल ऑडियो के साथ-साथ छवियों और कई अन्य प्रकार के विवेकाधीन नमूनों को प्रभावित करते हैं। कंप्यूटर ग्राफिक्स में अलियासिंग असतत नमूने का एक साइड इफेक्ट है, न कि पिक्सल के आकार का।
कंप्यूटर ग्राफिक्स में एंटी-अलियासिंग एक गहन और जटिल विषय है और इसके लिए बहुत कुछ है और यह केवल विरोधी एंटी-अलियासिंग है। फिर से, सिग्नल प्रोसेसिंग से अंतर्निहित सिद्धांत का एक बहुत कुछ है और यह कंप्यूटर ग्राफिक्स में अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र है कि कैसे प्रभावी रूप से विरोधी उर्फ के लिए, न केवल किनारों के लिए, बल्कि अस्थायी अलियासिंग के लिए, अलियासिंग के लिए जब पिक्सेल आदेशों में बीआरडीएफ का पुनर्निर्माण किया जाता है, छाया के लिए। किनारों और कई अन्य क्षेत्रों में। 3 डी ग्राफिक्स में बनावट का मानचित्रण एक अच्छी तरह से स्थापित एंटी-अलियासिंग तकनीक है जो उदाहरण के लिए एज एंटी-अलियासिंग के अलावा एक महत्वपूर्ण समस्या को संबोधित कर रही है।
यह वास्तव में एक भौतिक से अधिक एक गणितीय घटना है लेकिन यह कंप्यूटर ग्राफिक्स के अलावा कई क्षेत्रों में इंजीनियरिंग में दिखाई देता है। मैं वास्तव में इसे एक संख्यात्मक घटना के रूप में वर्णित नहीं करूंगा - यह असतत नमूने का परिणाम है, न कि कंप्यूटर पर संख्यात्मक मूल्यों के असतत प्रतिनिधित्व का, हालांकि इससे अलियासिंग प्रभाव भी हो सकता है। सिग्नल प्रोसेसिंग की बुनियादी बातों को समझना कंप्यूटर ग्राफिक्स में कैसे प्रकट होता है, इसे समझने के लिए और इसे कम करने के तरीके को समझने के लिए एक अच्छी नींव है।
अन्य दो उत्तरों को जोड़ते हुए, यहां एक और अधिक सहज व्याख्या है कि क्या होता है।
ग्रिड वर्ग पिक्सेल का प्रतिनिधित्व करते हैं। बाईं ओर लाल बहुभुज आकार आरेखित किया जा रहा है, बिंदुओं के अनुक्रम के रूप में आंतरिक रूप से दर्शाया गया है। जब इसका प्रतिपादन किया जाता है, तो इसे बिंदुओं की सूची से पिक्सेल रंगों के बफर में बदल दिया जाता है। असतत नमूना यह निर्धारित करता है कि कौन सा पिक्सेल गहरा है और कौन सा पिक्सेल हल्का है, इस पर आधारित है कि प्रत्येक पिक्सेल कितने बहुभुज को कवर करता है।
आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए, यह एक संख्यात्मक / गणितीय घटना है क्योंकि सन्निकटन के कारण मूल आकार के बारे में जानकारी खो जाती है।
एंटी-अलियासिंग तब होता है जब रेंडर आंशिक रूप से कवर पिक्सल को कम तीव्र बनाकर अलियासिंग के लिए सही करने का प्रयास करता है।
सिग्नल प्रोसेसिंग क्षेत्र में, अलियासिंग सिग्नल आवृत्ति की गलत पहचान को संदर्भित करता है। उदाहरण के लिए, अंडर-सैंपलिंग कदम में पर्याप्त विचार की कमी के कारण यह उत्पन्न करने वाली त्रुटियों और विकृति का कारण बन सकता है। यह एक छवि के रूप में 2 डी असतत संकेत के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है।