Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Жоғары ажыратылымды кескінді төмен ажыратылымда көрсету кезінде бұрмалау артефактілерін азайту
Minimising distortion artifacts when representing a high resolution image at a lower resolution
Цифрлық сигналдарды өңдеуде кеңістіктік антиалиазинг – жоғары ажыратылымды кескінді төмен ажыратылымда көрсету кезінде бұрмалау артефактілерін (алиазинг) азайту техникасы. Антиалиазинг цифрлық фотосуретке, компьютерлік графикаға, цифрлық аудиоға және көптеген басқа да қолданыстарға қолданылады. Антиалиазинг – жазу (немесе сынама алу) құрылғысы дұрыс шеше алатын жиіліктен жоғары жиілікті сигнал компоненттерін жою. Бұл жою төмен ажыратылыммен (қайта) сынама алудан бұрын жасалады. Егер сигналдың осы бөлігін алып тастамай сынама алынса, ол қара және ақ шу сияқты қолайсыз артефактілерге себеп болады. Сигналды алу және аудио салаларында антиалиазинг көбінесе аналогтық-цифрлық түрлендіргішпен сынама алу алдында кіріс сигналының жолақтан тыс компонентін жою үшін аналогтық антиалиазингтік сүзгіні пайдалану арқылы жүзеге асырылады. Цифрлық фотосуретте екі қырлы материалдардан жасалған оптикалық антиалиазингтік сүзгілер оптикалық кеңістіктегі сигналды тегістейді. Антиалиазингтік сүзгі негізінен кескінді сәл бұрмалап, сандық сенсордың қол жеткізе алатын ажыратылым деңгейіне дейін немесе одан төменге дейін төмендетеді (пиксельдің мөлшері неғұрлым үлкен болса, сенсор деңгейінде қол жеткізе алатын ажыратылым соғұрлым төмен болады).
In digital signal processing, spatial anti aliasing is a technique for minimizing the distortion artifacts (aliasing) when representing a high resolution image at a lower resolution. Anti aliasing is used in digital photography, computer graphics, digital audio, and many other applications. Anti aliasing means removing signal components that have a higher frequency than is able to be properly resolved by the recording (or sampling) device. This removal is done before (re)sampling at a lower resolution. When sampling is performed without removing this part of the signal, it causes undesirable artifacts such as black and white noise. In signal acquisition and audio, anti aliasing is often done using an analog anti aliasing filter to remove the out of band component of the input signal prior to sampling with an analog to digital converter. In digital photography, optical anti aliasing filters made of birefringent materials smooth the signal in the spatial optical domain. The anti aliasing filter essentially blurs the image slightly in order to reduce the resolution to or below that achievable by the digital sensor (the larger the pixel pitch, the lower the achievable resolution at the sensor level).
Мысалдар
Компьютерлік графикада антиалиазинг «тігізгіш» көпбұрыштың жиектерінің немесе «жаггилердің» көрінісін жақсартады, осылайша олар экранда тегістеледі. Дегенмен, бұл графикалық картаның өнімділігіне кедері келтіреді және көбірек бейне жадын пайдаланады. Антиалиазинг деңгейі көпбұрыштың жиектерінің қаншалықты тегіс екенін (және қанша бейне жадын тұтынатынын) анықтайды. Шахмат тақтасы үлгісіндегі суреттің жоғарғы бөлігінде суретті тану қиын және эстетикалық тұрғыдан тартымсыз болады. Ал антиалиазинг қолданғанда, жоғарғы бөлігіндегі шахмат тақтасы сұр түске өтеді, бұл әдетте ажыратымдылық жеткіліксіз болғанда күтілетін нәтиже. Тіпті суреттің төменгі бөлігінде де, жиектер антиалиазинг қолданған суретте әлдеқайда тегіс көрінеді. Санк сүзгісі сияқты көптеген әдістер бар, ол жақсы антиалиазинг алгоритмі саналады. Үлкейтілгенде, антиалиазинг шекарадағы пикселдердің жарықтығын аралық сұр пикселдерді жасау үшін қалай интерполяциялайтынын көруге болады, өйткені кеңістік қара және ақ плиткалармен толтырылған. Бұл санк сүзгісінің антиалиазингтелген суретін түпнұсқасына қарағанда әлдеқайда тегіс көрсетуге көмектеседі. Қарапайым ромб суретінде антиалиазинг шекаралық пикселдерді біріктіреді; бұл антиалиазинг графикасында пайда болатын өткір, қадамды жиектердің эстетикалық жағынан ұнамсыз әсерін азайтады. Антиалиазинг көбінесе компьютер экранында мәтінді көрсету үшін қолданылады, бұл дәстүрлі сия мен қағаз басып шығару арқылы жасалған мәтіннің сыртқы түрін жақсырақ еліктейтін тегіс контурларды ұсынады. Әсіресе, LCD экрандарында көрсетілетін қаріптер үшін ClearType сияқты субпиксельдік рендеринг техникаларын қолдану кең таралған. Субпиксельдік рендеринг үшін күшті түс бұрмалануын көзге көрінбейтін түс шеңелдеріне айналдыру үшін арнайы түс теңгерілген антиалиазинг сүзгілері қажет. Сол сияқты нәтижелерге жеке субпиксельдерді толық пикселдер ретінде қарастыру және OLPC XO 1 ноутбугінің дисплей контроллерінде жасалғандай аппараттық антиалиазинг сүзгісін пайдалану арқылы қол жеткізуге болады. Пикселдің геометриясы осылардың бәріне әсер етеді, антиалиазинг және субпиксельдік адрестеу бағдарламалық немесе аппараттық қамтамасыз етуде жасалса да.
In computer graphics, anti aliasing improves the appearance of "jagged" polygon edges, or "jaggies", so they are smoothed out on the screen. However, it incurs a performance cost for the graphics card and uses more video memory. The level of anti aliasing determines how smooth polygon edges are (and how much video memory it consumes). Near the top of an image with a receding checker board pattern, the image is both difficult to recognise and not aesthetically appealing. In contrast, when anti aliased the checker board near the top blends into grey, which is usually the desired effect when the resolution is insufficient to show the detail. Even near the bottom of the image, the edges appear much smoother in the anti aliased image. Multiple methods exist, including the sinc filter, which is considered a better anti aliasing algorithm. When magnified, it can be seen how anti aliasing interpolates the brightness of the pixels at the boundaries to produce grey pixels since the space is occupied by both black and white tiles. These help make the sinc filter antialiased image appear much smoother than the original. In a simple diamond image, anti aliasing blends the boundary pixels; this reduces the aesthetically jarring effect of the sharp, step like boundaries that appear in the aliased graphic. Anti aliasing is often applied in rendering text on a computer screen, to suggest smooth contours that better emulate the appearance of text produced by conventional ink and paper printing. Particularly with fonts displayed on typical LCD screens, it is common to use subpixel rendering techniques like ClearType. Sub pixel rendering requires special colour balanced anti aliasing filters to turn what would be severe colour distortion into barely noticeable colour fringes. Equivalent results can be had by making individual sub pixels addressable as if they were full pixels, and supplying a hardware based anti aliasing filter as is done in the OLPC XO 1 laptop's display controller. Pixel geometry affects all of this, whether the anti aliasing and sub pixel addressing are done in software or hardware.
Сигналды өңдеуге қарсы тәсіл
Бұл тәсілде идеалды сурет сигнал ретінде қарастырылады. Экранға шығарылған сурет әрбір (x,y) пикселдік позицияда сигналдың сүзгіленген нұсқасының үлгілері ретінде алынады. Идеалдық жағдайда, адам миы бастапқы сигналды қалай өңдейтінін түсініп, экранда мидың ең ұқсас реакциясын тудыратын сурет беру қажет. Мұндай мәселелерді шешу үшін ең көп қолданылатын талдау құралы – Фурье түрлендіруі; ол сигналды әртүрлі жиіліктердің негізгі функцияларына, жиілік компоненттері деп аталатындарға, жіктейді және сигналдағы әрбір жиілік компонентінің амплитудасын анықтайды. Толқындар мына түрде жазылады:
In this approach, the ideal image is regarded as a signal. The image displayed on the screen is taken as samples, at each (x,y) pixel position, of a filtered version of the signal. Ideally, one would understand how the human brain would process the original signal, and provide an on screen image that will yield the most similar response by the brain. The most widely accepted analytic tool for such problems is the Fourier transform; this decomposes a signal into basis functions of different frequencies, known as frequency components, and gives us the amplitude of each frequency component in the signal. The waves are of the form:
мұндағы j және k – теріс емес бүтін сандар. Бір немесе екі өлшемде синус функцияларын қамтитын жиілік компоненттері де бар, бірақ осы талқылау үшін косинус жеткілікті. j және k сандары бірге компоненттің жиілігін анықтайды: j – x бағытындағы жиілік, ал k – y бағытындағы жиілік. Антиалиазингтік сүзгінің мақсаты – Никвист жиілігі деп аталатын белгілі бір шектен жоғары жиілікті күрт төмендету, осылайша сигнал үлгілері арқылы дәл немесе дерлік дәл бейнеленеді, үлгі алу теоремасына сәйкес; әртүрлі сүзгілік трансфер функциялары бар көптеген егжей-тегжейлі алгоритмдер бар. Қазіргі кезде адамның визуалды қабылдауы туралы білім, әдетте, қандай тәсілдің жақсы көрінетінін айту үшін жеткіліксіз.
where j and k are arbitrary non negative integers. There are also frequency components involving the sine functions in one or both dimensions, but for the purpose of this discussion, the cosine will suffice. The numbers j and k together are the frequency of the component: j is the frequency in the x direction, and k is the frequency in the y direction. The goal of an anti aliasing filter is to greatly reduce frequencies above a certain limit, known as the Nyquist frequency, so that the signal will be accurately represented by its samples, or nearly so, in accordance with the sampling theorem; there are many different choices of detailed algorithm, with different filter transfer functions. Current knowledge of human visual perception is not sufficient, in general, to say what approach will look best.
Екі өлшемді қарастырулар
Алдыңғы талқылау тікбұрышты торлы үлгі алу мәселенің басым бөлігі деп есептейді. Әдетте ең жақсы деп саналатын сүзгі, бірінші суретте көрсетілгендей, айналмалы симметрияға ие емес; себебі деректер үздіксіз кескінді пайдаланбай, шаршы торда үлгіленеді. Осы үлгі алу үлгісі әр ось бойымен сигналды өңдеуді негіздейді, дәстүрлі түрде бір өлшемді деректерде жасалғандай. Ланчос қайта үлгілеуі sinc функциясының дискретті өрнегімен деректерді конволюциялауға негізделген. Егер ажыратымдылық бастапқы немесе мақсатты кескіннің тікбұрышты үлгі алу жиілігімен шектелмесе, деректер үздіксіз x және y екі өлшемді функциясы болғандай, айналмалы симметриялы сүзгіні немесе интерполяция функцияларын қолдану қажет. Радиус бойынша sinc функциясының құйрығы тым ұзын болғандықтан жақсы сүзгі жасау мүмкін емес (ол тіпті квадраттық интегралдана қоймайды). Бір өлшемді sinc үшін сәйкес аналог – 2D жиілік кеңістігіндегі дөңгелек аймақтың 2D Фурье түрлендіруі болып табылатын екі өлшемді Эйри дискісінің амплитудасы, шаршы аймаққа қарамастан. Жиілік доменінде жоғарғы бөлігін тегістеу немесе кеңістік доменінде оны күшейту үшін Гаусс функциясының екінші туындысын қосуды қарастыруға болады. Гаусс функциясы негізіндегі функциялар табиғи таңдау болып табылады, өйткені Гаусспен конволюциялау x және y немесе радиусқа қолданылған жағдайда да, басқа Гаусс функциясын береді. Толқындар сияқты, оның тағы бір қасиеті – конфигурациядағы (x және y) және спектрлік (j және k) өрнектемелерде орналасудың аралық нүктесінде болуы. Интерполяциялық функция ретінде Гаусс функциясы өте көп жайылып, ең көп мәліметті сақтау үшін жеткіліксіз көрінеді, сондықтан екінші туынды қосылады. Мысалы, өңдеу мүмкіндігі жоғары және алтыбұрышты үлгісі бар принтерде фотосуреттің теріс нұсқасын басып шығарғанда sinc функциясының интерполяциясын қолданудың қажеті жоқ. Мұндай интерполяция диагональды сызықтарды көлденең және тік сызықтардан өзгеше қарастырады, бұл алиасингтің әлсіз түріне ұқсайды.
The previous discussion assumes that the rectangular mesh sampling is the dominant part of the problem. The filter usually considered optimal is not rotationally symmetrical, as shown in this first figure; this is because the data is sampled on a square lattice, not using a continuous image. This sampling pattern is the justification for doing signal processing along each axis, as it is traditionally done on one dimensional data. Lanczos resampling is based on convolution of the data with a discrete representation of the sinc function. If the resolution is not limited by the rectangular sampling rate of either the source or target image, then one should ideally use rotationally symmetrical filter or interpolation functions, as though the data were a two dimensional function of continuous x and y. The sinc function of the radius has too long a tail to make a good filter (it is not even square integrable). A more appropriate analog to the one dimensional sinc is the two dimensional Airy disc amplitude, the 2D Fourier transform of a circular region in 2D frequency space, as opposed to a square region. One might consider a Gaussian plus enough of its second derivative to flatten the top (in the frequency domain) or sharpen it up (in the spatial domain), as shown. Functions based on the Gaussian function are natural choices, because convolution with a Gaussian gives another Gaussian whether applied to x and y or to the radius. Similarly to wavelets, another of its properties is that it is halfway between being localized in the configuration (x and y) and in the spectral (j and k) representation. As an interpolation function, a Gaussian alone seems too spread out to preserve the maximum possible detail, and thus the second derivative is added. As an example, when printing a photographic negative with plentiful processing capability and on a printer with a hexagonal pattern, there is no reason to use sinc function interpolation. Such interpolation would treat diagonal lines differently from horizontal and vertical lines, which is like a weak form of aliasing.
Нақты уақыттағы антиалиазингтік шамалау
Нақты уақыт рендеринг қозғалтқышында (бағдарламалық немесе аппараттық үдетілген) ең төменгі деңгейде қолданылатын небәрі бірнеше примитивтер бар. Оларға "нүктелер", "сызықтар" және "үшбұрыштар" жатады. Егер біреу мұндай примитивті қара фонға ақ түспен салса, онда оның жиектерін бүркемелі ету арқылы антиалиазингке қол жеткізуге болады. Дегенмен, бұл тәсіл жапсарлас примитивтермен (мысалы, бір жиекті бөлісетін үшбұрыштармен) жұмыс істеуде қиындық тудырады. Біркелкі ортақтау алгоритмін жуықтау үшін субпиксельдік деректерге арналған қосымша буферді пайдалануға болады. Алғашқы (және ең аз жадты қажет ететін) тәсіл 4х4 торда пикселге 16 қосымша бит қолданды. Егер примитивтерді сақтықпен, мысалы, алдыңғы жағынан артқа қарай ретпен көрсетсе, онда жақсы сапалы кескінді жасауға болады. Бірақ бұл примитивтердің белгілі бір ретпен болуын қажет етеді, сондықтан OpenGL сияқты қолданбалық бағдарламалау интерфейсімен үйлесімсіздік туындайды. Сондықтан, қазіргі әдістерде әр пикселге екі немесе одан да көп толық субпиксель қарастырылады, олардың әрқайсысы толық түс ақпаратын қамтиды. Кейбір ақпарат субпиксельдер арасында ортақ болуы мүмкін (мысалы, Z буфері).
There are only a handful of primitives used at the lowest level in a real time rendering engine (either software or hardware accelerated). These include "points", "lines" and "triangles". If one is to draw such a primitive in white against a black background, it is possible to design such a primitive to have fuzzy edges, achieving some sort of anti aliasing. However, this approach has difficulty dealing with adjacent primitives (such as triangles that share an edge). To approximate the uniform averaging algorithm, one may use an extra buffer for sub pixel data. The initial (and least memory hungry) approach used 16 extra bits per pixel, in a 4 × 4 grid. If one renders the primitives in a careful order, such as front to back, it is possible to create a reasonable image. Since this requires that the primitives be in some order, and hence interacts poorly with an application programming interface such as OpenGL, the latest methods simply have two or more full sub pixels per pixel, including full color information for each sub pixel. Some information may be shared between the sub pixels (such as the Z buffer.)
Миппэпинг
Текстуралық карталауға арналған ерекше тәсіл бар, ол мип-карталау деп аталады, ол текстуралық картаның төменгі ажыратымдылықтағы, алдын ала сүзгіленген түрлерін жасау арқылы жұмыс істейді. Кескінді көрсету кезінде тиісті ажыратымдылықтағы мип-карта таңдалады, сондықтан текстуралық пиксельдер (текселдер) экранға жеткен кезде-ақ сүзгіленген болады. Мип-карталау әдетте түпкі нәтижені жақсарту үшін текстуралық сүзгілеудің түрлі тәсілдерімен қолданылады.
There is also an approach specialised for texture mapping called mipmapping, which works by creating lower resolution, pre filtered versions of the texture map. When rendering the image, the appropriate resolution mipmap is chosen and hence the texture pixels (texels) are already filtered when they arrive on the screen. Mipmapping is generally combined with various forms of texture filtering in order to improve the final result.
Супер-сараптама / толық көрініс антиалиазинг
Супер-саптамалық антиалиазинг (SSAA), сонымен қатар толық көрініс антиалиазинг (FSAA) деп те аталады, толық экранды кескіндерде алиасингті (немесе "тігірулерді") болдырмау үшін қолданылады. SSAA – алғашқы бейнекарталарда қол жетімді болған антиалиазингтің алғашқы түрі. Бірақ оның едәуір есептеу шығындары және GPU-да көп нүсқалы антиалиазингтің (MSAA) пайда болуына байланысты, ол нақты уақыт қосымшаларында кеңінен қолданылмайды. MSAA графикалық сапаны біршама төмендетсе де, есептеу қуатын үлкен үнемдейді. Нәтижесінде алынған SSAA кескіні жұмсақ көріне алады және шынайырақ болуы керек. Дегенмен, фотосуреттерге ұқсас кескіндер үшін пайдалы болғанымен, қарапайым антиалиазинг тәсілі (мысалы, супер-саптама және одан кейін орташалау) кейбір сызықтық суреттердің немесе диаграммалардың көрінісін нашарлатуы мүмкін (кескінді бұрмалап көрсетеді), әсіресе көптеген сызықтар көлденең немесе тік болған жағдайда. Мұндай жағдайларда алдын ала торға келтіру қадамы пайдалы болуы мүмкін (көрсеткіштерді қараңыз). Жалпы алғанда, супер-саптама – бұл соңғы деректердің ажыратымдылығына қарағанда (әдетте екінің дәрежесімен) жоғары ажыратымдылықта деректерді жинау әдісі. Бұл деректер нүктелері содан кейін қажетті ажыратымдылыққа дейін (төмендетіліп) біріктіріледі, көбінесе қарапайым орташа есеппен. Біріктірілген деректер нүктелерінде аз көрінетін алиасинг артефакттары (немесе моир үлгілері) болады. Супер-саптама арқылы толық көрініс антиалиазингі әдетте әрбір толық кадр дисплейдің екі есе (2x) немесе төрт есе (4x) ажыратымдылығымен көрсетіледі, содан кейін дисплейдің ажыратымдылығына сәйкес келу үшін үлгі алынады. Осылайша, 2x FSAA әр кадрдың әрбір пикселі үшін 4 супер-сапталған пикселді шығарады. Жоғары ажыратымдылықта көрсету жақсы нәтижелер береді; алайда, оған көбірек процессорлық қуат қажет, бұл өнімділікті және кадр жылдамдығын төмендетуі мүмкін. Кейде FSAA аппараттық құралдарда графикалық қосымшалар кескіндер көрсетілгенге дейін супер-сапталған және содан кейін төмендетілгенін білмейтіндей етіп жүзеге асырылады.
Super sampling anti aliasing (SSAA), also called full scene anti aliasing (FSAA), is used to avoid aliasing (or "jaggies") on full screen images. SSAA was the first type of anti aliasing available with early video cards. But due to its tremendous computational cost and the advent of multisample anti aliasing (MSAA) support on GPUs, it is no longer widely used in real time applications. MSAA provides somewhat lower graphic quality, but also tremendous savings in computational power. The resulting image of SSAA may seem softer, and should also appear more realistic. However, while useful for photo like images, a simple anti aliasing approach (such as super sampling and then averaging) may actually worsen the appearance of some types of line art or diagrams (making the image appear fuzzy), especially where most lines are horizontal or vertical. In these cases, a prior grid fitting step may be useful (see hinting). In general, super sampling is a technique of collecting data points at a greater resolution (usually by a power of two) than the final data resolution. These data points are then combined (down sampled) to the desired resolution, often just by a simple average. The combined data points have less visible aliasing artifacts (or moiré patterns). Full scene anti aliasing by super sampling usually means that each full frame is rendered at double (2x) or quadruple (4x) the display resolution, and then down sampled to match the display resolution. Thus, a 2x FSAA would render 4 super sampled pixels for each single pixel of each frame. Rendering at larger resolutions will produce better results; however, more processor power is needed, which can degrade performance and frame rate. Sometimes FSAA is implemented in hardware in such a way that a graphical application is unaware the images are being super sampled and then down sampled before being displayed.
Нысанға негізделген антиалиазинг
Графикалық рендеринг жүйесі көпбұрышты примитивтерден құралған объектілер негізінде кескінді жасайды; кескіндегі қателік әсерлерін объектінің силуэт жиектерін бейнелейтін кескіннің аймақтарына ғана антиалиазинг схемасын қолдану арқылы азайтуға болады. Силуэт жиектері мөлдірлігі әртүрлі антиалиазинг примитивтерімен антиалиазингтеледі. Бұл антиалиазинг примитивтері силуэтті жиектерге жалғанады және нысандардың фонға біртегіс енгендей көрінетін кескіндегі аймақты құрайды. Бұл әдіс жинақтау буферіне негізделген классикалық әдістерге қарағанда бірнеше маңызды артықшылықтарға ие, себебі ол толық көріністі антиалиазингті тек екі рет өтеу арқылы жасайды және жинақтау буферіне қажет қосымша жадты пайдалануды қажет етпейді. Объектіге негізделген антиалиазинг алғаш рет Silicon Graphics компаниясында олардың Indy жұмыс станциясы үшін әзірленген.
A graphics rendering system creates an image based on objects constructed of polygonal primitives; the aliasing effects in the image can be reduced by applying an anti aliasing scheme only to the areas of the image representing silhouette edges of the objects. The silhouette edges are anti aliased by creating anti aliasing primitives which vary in opacity. These anti aliasing primitives are joined to the silhouetted edges, and create a region in the image where the objects appear to blend into the background. The method has some important advantages over classical methods based on the accumulation buffer since it generates full scene anti aliasing in only two passes and does not require the use of additional memory required by the accumulation buffer. Object based anti aliasing was first developed at Silicon Graphics for their Indy workstation.
Антиалиазинг және гамма-сығу
Цифрлық суреттер көбінесе гамма-сығымдалған форматта сақталады, бірақ көптеген оптикалық антиалиазинг сүзгілері сызықтық болып келеді. Суретті оптикалық бұлыңғырлануға ұқсас етіп кішірейту үшін, оны ең алдымен сызықтық форматқа түрлендіру керек, содан кейін антиалиазинг сүзгісін қолданып, соңында гамма-сығымдалған форматқа қайта түрлендіру қажет. Гамма-сығымдалған суретте сызықтық есептеулерді қолдану нәтижесінде идеалды сүзгіден сәл өзгеше мәндер шығады. Бұл қателік жоғары контраст аймақтарында жұмыс істегенде үлкенірек болады, соның салдарынан жоғары контраст аймақтары көлеңкелірек болады: жарық детальдар (мысалы, мысықтың мұрттары) көзбен көрінетіндей жұқарады, ал қараңғы детальдар (мысалы, ағаш бұтақтары) оптикалық антиалиазингке қарағанда қалыңдайды. Әрбір пиксель жеке бұрмаланады, демек антиалиазингтен кейін контурлар тегіс болмайды. Сызықтық форматқа және кері түрлендіру процесі өте баяу болғандықтан, және айырмашылықтар көбінесе шамалы болғандықтан, Final Cut Pro және Adobe Photoshop сияқты көптеген сурет өңдеу бағдарламалары гамма-сығымдалған доменде суреттерді өңдейді. Көптеген қазіргі заманғы GPU-лар текстураларды sRGB форматында жадыда сақтауға қолдау көрсетеді және өнімділік жоғалтпай сызықтық кеңістікке және кері түрлендіруді мөлдір түрде орындай алады.
Digital images are usually stored in a gamma compressed format, but most optical anti aliasing filters are linear. So to down sample an image in a way that would match optical blurring, one should first convert it to a linear format, then apply the anti aliasing filter, and finally convert it back to a gamma compressed format. Using linear arithmetic on a gamma compressed image results in values which are slightly different from the ideal filter. This error is larger when dealing with high contrast areas, causing high contrast areas to become dimmer: bright details (such as a cat's whiskers) become visually thinner, and dark details (such as tree branches) become thicker, relative to the optically anti aliased image. Each pixel is individually distorted, meaning outlines become unsmooth after anti aliasing. Because the conversion to and from a linear format greatly slows down the process, and because the differences are usually subtle, most image editing software, including Final Cut Pro and Adobe Photoshop, process images in the gamma compressed domain. Most modern GPUs support storing textures in memory in sRGB format, and can perform transformation to linear space and back transparently, with essentially no loss in performance.