Làm thế nào được che kín không gian màn hình xung quanh được thực hiện?

Tôi không hiểu lời giải thích từ wikipedia.

Đối với mỗi pixel trên màn hình, trình đổ bóng pixel lấy mẫu các giá trị độ sâu xung quanh pixel hiện tại và cố gắng tính toán mức độ tắc từ mỗi điểm được lấy mẫu.

Làm thế nào các giá trị độ sâu của các pixel xung quanh có thể cho bạn biết điều gì đó về tắc? Theo tôi hiểu, việc loại trừ xảy ra khi một đối tượng A đứng trước một đối tượng B khác, do đó bạn không thể nhìn thấy đối tượng B. Nhưng tại sao bây giờ bạn lại nhìn vào các pixel độ sâu của các pixel xung quanh ? Ý tôi là bạn có thể thấy những pixel đó, vì vậy không có sự tắc nghẽn. Có lẽ tôi đã hiểu sai.

Và điều tôi cũng không hiểu là thuật ngữ kernel trong một số hướng dẫn khác. Nhân là gì và tại sao bạn lại sử dụng nó cho ssao?

Ai đó có thể giải thích chi tiết về thuật toán, liên quan đến câu hỏi của tôi không?

Động lực đằng sau sự che khuất môi trường xung quanh (AO) nói chung là gần đúng cách các kẽ hở và các góc thường bị che khuất, bởi vì ánh sáng gián tiếp ít chiếu vào chúng hơn. Một ví dụ từ một bức ảnh trong văn phòng của tôi, chú thích sự tối màu dọc theo các cạnh nơi tường và trần gặp nhau. Căn phòng chỉ được thắp sáng bởi ánh sáng chiếu qua cửa sổ và dội lại.

Để mô phỏng chính xác hiện tượng này, các trình kết xuất ngoại tuyến sử dụng các kỹ thuật như theo dõi đường dẫn và ánh xạ photon. Đối với mục đích thời gian thực, chúng tôi hoặc tính toán trước ngoại tuyến hoặc chúng tôi ước tính bằng cách nào đó.

Tắc nghẽn môi trường không gian màn hình (SSAO) dựa trên quan sát rằng bạn có thể phát hiện các góc và kẽ hở bằng cách nhìn vào bộ đệm độ sâu (và có thể cả các vectơ bình thường) của hình ảnh được hiển thị và do đó bạn có thể tính AO gần đúng như một bài đăng vượt qua. Bộ đệm độ sâu là biểu diễn thô của hình học trong cảnh, do đó, bằng cách lấy mẫu các giá trị bộ đệm độ sâu trong vùng lân cận của pixel mục tiêu, bạn có thể biết được hình dạng của hình học xung quanh và đoán xem AO bị tối như thế nào nên là.

Sơ đồ này, từ Bavoil và Sainz (2008) , cho thấy các giá trị bộ đệm độ sâu, được hiểu như một trường chiều cao của các loại, đại diện cho một phiên bản rời rạc của một số hình học. Khi tính toán SSAO cho pixel trung tâm, bạn sẽ xem xét các giá trị độ sâu của các pixel xung quanh và cắm chúng vào một số công thức, được thiết kế để tạo ra giá trị tối hơn khi hình học lõm hơn (như trong sơ đồ) và sáng hơn giá trị khi hình học phẳng hoặc lồi.

Công thức mà các giá trị độ sâu đi vào được gọi là "hạt nhân" bằng cách tương tự với các hạt nhân bộ lọc được sử dụng để làm mờ, phát hiện cạnh và tương tự . Tuy nhiên, SSAO phức tạp hơn chỉ là một tổ hợp tuyến tính của các giá trị độ sâu. Ma quỷ là trong các chi tiết. Việc phân phối các mẫu và công thức xử lý chúng để tạo ra giá trị tắc, là chủ đề của nhiều nghiên cứu trong thập kỷ qua, cố gắng cải thiện tính chân thực và giảm hiện vật trong khi duy trì hiệu suất tốt.

Như Alan và trichoplax đã đề cập trong các bình luận, hiệu ứng mà mô phỏng xung quanh mô phỏng không phải là sự che khuất một bề mặt từ máy ảnh mà là sự che khuất bề mặt từ môi trường xung quanh.

Hãy nghĩ về nó theo cách này: giả sử bạn thậm chí chiếu sáng đến từ mọi hướng, sao cho tổng ánh sáng tới tại bất kỳ điểm nào tính tổng bằng 1. Nếu bạn đặt một mặt phẳng trong môi trường đó và nhìn vào một phía của nó, bên đó sẽ nhận được 50% lượng chiếu sáng đó, hoặc 0,5, vì nửa kia bị chặn bởi chính máy bay. Nói cách khác, bất kỳ điểm nào trên bề mặt máy bay chỉ có thể nhìn thấy ánh sáng đến từ một nửa môi trường, vì vậy nó chỉ được chiếu sáng bằng một nửa. Nếu bạn gập mặt phẳng đó về phía góc nhìn của bạn (một thung lũng của thung lũng nếp gấp), thì bạn sẽ giảm độ chiếu sáng tới phía bên kia của mặt phẳng, xuống một số giá trị dưới 0,5, bởi vì, một lần nữa, mỗi điểm trên mặt phẳng lại nhìn thấy một chút ít ánh sáng đến từ môi trường xung quanh.

Công nghệ che khuất môi trường không gian màn hình hoạt động ít nhiều bằng cách tìm kiếm các nếp gấp này, trong đó độ sâu thay đổi mạnh, như được xác định bằng cách so sánh độ sâu của các pixel lân cận và làm tối chúng để mô phỏng độ rọi giảm từ môi trường của các điểm.