反走样技术的研究与实现

摘要 反走样技术是提高光栅图形显示质量的重要技术之一。研究如何消除或减缓走样现象，给人视觉上产生更舒适光滑的图形，在图形界面已成为人机交互主流方式的今天，具有一定的应用价值。 在查阅了大量文献资料的基础上，论文从现有的反走样技术（如普通区域取样、普通过取样、加权过取样）入手，对反走样的理论基础和实现技术进行了分析研究。普通区域取样是将直线看成具有一定宽度的狭小矩形，当直线与像素相交时，求出两者相交区域的面积，然后根据相交区域的面积来确定像素的亮度值，从而达到反走样效果。而过取样是在提高分辨率下用点取样方法计算，然后对几个像素的属性进行平均得到较低分辨率下的像素属性。由于需要对每个像素进行处理，因此速度比区域取样明显慢了很多。普通区域取样和过取样都是在整数坐标上进行的,而WU像素反走样算法采用了非整数坐标改进,视觉效果比前两者更好。 本文的研究重点在直线段反走样、曲线反走样和图像处理速度方面进行了研究和改进。为了提高过取样的速度，充分利用直线段像素可能存在的多段相似性，算法对其中的一段进行反走样处理后，其余各段只要简单地复制即可，比普通过取样算法明显具有优势，速度提高了很多，也为并行处理提供了可能。在现有的反走样文献中，对曲线反走样提及较少，本文对圆的反走样算法及实现进行了分析探讨，充分利用圆的八对称性，以加权过取样算法为基础在画圆的同时进行反走样。第三方面的工作是如何提高编程实现速度，常用的一种技术是利用Pixels[]方法，它通过对像素点逐个进行处理，分别对红色、绿色、蓝色分量进行处理来实现图形的反走样。这个方法虽然简单、直观，但处理速度缓慢。通过对Delphi图像处理机制的分析及实验，提出了利用Scnaline方法的改进方案，使处理速度提高到Pixels[]方法的50倍左右。 关键词:反走样，区域取样，过取样