¿Qué es el efecto antialiasing?
El efecto antialiasing es una técnica utilizada en gráficos por computadora y procesamiento de imágenes para reducir el efecto de dientes de sierra y otros artefactos de borde que se producen cuando se muestra contenido gráfico en una pantalla de baja resolución o se imprimen imágenes en una resolución menor de la que se capturaron originalmente.
En términos simples, la técnica de antialiasing suaviza los bordes de las líneas y las formas en una imagen para hacer que parezcan más suaves y menos dentadas.
Esto se logra mediante la mezcla de píxeles adyacentes a lo largo de los bordes, lo que reduce la visibilidad de los píxeles individuales y, por lo tanto, crea una apariencia más uniforme y suave.
El efecto de aliasing se produce porque los gráficos por computadora y las imágenes digitales se crean a partir de una cuadrícula de píxeles.
Cada píxel es un punto de color que se combina con otros píxeles para formar una imagen completa.
Cuando se dibuja una línea o una forma diagonal a través de esta cuadrícula de píxeles, los bordes aparecen dentados o escalonados debido a la forma en que se representa cada píxel en pantalla.
El efecto antialiasing utiliza una variedad de técnicas para suavizar estos bordes dentados y así crear una apariencia más suave y natural.
Algunas de las técnicas más comunes incluyen:
- Supersampling: esta técnica implica dibujar la imagen a una resolución más alta de lo que se muestra en pantalla y luego reducir su tamaño para disminuir los artefactos de borde.
- Multisampling: esta técnica se basa en el hecho de que algunos bordes son más difíciles de suavizar que otros. En lugar de aplicar la misma cantidad de suavizado a todos los bordes, esta técnica utiliza un enfoque más inteligente y aplica más suavizado a los bordes que son más propensos a producir artefactos.
- Filtro de paso bajo: este filtro se utiliza para suavizar las transiciones abruptas en la imagen, reduciendo la frecuencia de los cambios en el color o la intensidad.
- Filtro de suavizado gaussiano: este filtro utiliza una función de distribución normal para suavizar los bordes de la imagen.
Para entender en profundidad este fenómeno, podríamos describir que las curvas y las líneas de los gráficos en la pantalla de un monitor aparecen con menos irregularidades cuando se utilizan herramientas antialiasing.
El efecto de aliasing en las imágenes se puede describir como las líneas con escalones o bordes dentados que generalmente se encuentran en pantallas de baja resolución.
Los efectos dentados, también denominados Jaggies, son muy obvios porque el monitor u otro dispositivo de salida no está utilizando una resolución lo suficientemente alta para demostrar una línea suave.
Puedes encontrar el modo antialiasing si verificas las configuraciones en los videojuegos.
Algunas opciones pueden incluir 4x, 8x y 16x, aunque 128x es posible con configuraciones de hardware muy avanzadas.
Esta característica se ve normalmente como antialiasing o AA y que algunas veces se denomina sobremuestreo.
El aliasing aparece cuando hay muy pocos píxeles en una imagen o en una pantalla para representarla de manera realista.
El aliasing espectral, que son patrones de muaré o espinas donde no debería haber ninguno, aparece como resultado de la interferencia entre señales digitales, como el color y el brillo.
Con el tiempo, la técnica se ha refinado y mejorado para proporcionar una calidad visual cada vez más alta.
Técnicas comunes del efecto antialiasing
Las técnicas comunes de antialiasing como ya fue mencionado, se utilizan para suavizar los bordes de las imágenes y reducir los artefactos de borde en los gráficos por PC y procesamiento de imágenes.
Estas técnicas pueden variar según la aplicación y los requisitos específicos, pero en general, se utilizan para mezclar los píxeles adyacentes a lo largo de los bordes de la imagen para crear una apariencia más uniforme y suave.
La técnica de supersampling implica dibujar la imagen a una resolución más alta de lo que se muestra en la pantalla y luego reducir su tamaño para reducir los artefactos de borde.
Esto se logra mediante la captura de múltiples versiones de la imagen a diferentes resoluciones, lo que permite una mayor precisión en el suavizado de los bordes.
La técnica de multisampling, por otro lado, utiliza un enfoque más inteligente para aplicar más suavizado a los bordes que son más propensos a producir artefactos.
Esta técnica se basa en el hecho de que algunos bordes son más difíciles de suavizar que otros y utiliza una variedad de técnicas para aplicar diferentes niveles de suavizado según la necesidad.
El filtro de paso bajo es otra técnica común utilizada en el antialiasing, que es útil para suavizar las transiciones abruptas en la imagen, reduciendo la frecuencia de los cambios en el color o la intensidad.
Este filtro se aplica mediante el uso de un Kernel de convolución que calcula el promedio de los píxeles adyacentes y los mezcla en el borde para reducir la apariencia de los artefactos.
Otra técnica popular es el filtro de suavizado gaussiano, que utiliza una función de distribución normal para suavizar los bordes de la imagen.
Este filtro se utiliza ampliamente en aplicaciones de procesamiento de imágenes y gráficos por computadora para reducir los artefactos de borde y crear una apariencia más uniforme y suave.
Veamos que hace el antialiasing con las distintas técnicas que ofrece dependiendo de las capacidades del hardware:
- ✅ Supermuestreo: el proceso de Supermuestreo (SSAA) toma imágenes de alta resolución y las reduce al tamaño necesario. Este enfoque da como resultado una ventaja mucho más suave, aunque esta técnica requiere más recursos de hardware de una GPU, como una memoria de video adicional. SSAA ya no se utiliza mucho debido a la cantidad de energía que requiere.
- ✅ Muestreo múltiple: el proceso de Muestreo múltiple (MSAA) requiere menos recursos por supermuestreo en partes de la imagen, particularmente en polígonos. Este proceso no consume tantos recursos, sin embargo, no funciona bien con texturas alfa / transparente, y como no muestra la escena completa, la calidad de la imagen puede verse reducida.
- ✅ Muestreo múltiple adaptable: el Muestreo múltiple adaptable es una extensión de MSAA que funciona mejor con texturas alfa / transparente, aunque no ocupa el ancho de banda y los recursos de una GPU de la misma forma que lo hace el supermuestreo.
- ✅ Muestreo de cobertura: desarrollado por NVIDIA, el proceso de Muestreo de cobertura (CSAA), produce resultados similares al MSAA aunque de mayor calidad, con un ligero costo de rendimiento sobre el MSAA estándar.
- ✅ Antialiasing de calidad mejorada: desarrollado por AMD para sus GPU Radeon, el proceso EQAA es similar a CSAA y ofrece un efecto antialiasing de mayor calidad sobre el MSAA con un impacto menor en el rendimiento y sin mayores requisitos de memoria de video.
- ✅ Antialiasing de aproximado rápido: el proceso FXAA es una mejora de MSAA que es mucho más rápida con un menor costo en el rendimiento del hardware. Además, suaviza los bordes de toda la imagen. Sin embargo, las imágenes con FXAA pueden parecer un poco más borrosas, lo que no es muy útil si estás buscando gráficos nítidos.
- ✅ Antialiasing temporal: el proceso TXAA determina un antialiasing más novedoso que produce mejores resultados que el FXAA, incorporando varias técnicas de suavizado diferentes, aunque con un costo en el rendimiento ligeramente superior. Este método no funciona en todas las tarjetas gráficas.
Cómo configurar el efecto antialiasing para mejorar la calidad visual
Algunos videojuegos ofrecen una opción en su configuración de video para ajustar el proceso de antialiasing.
Otros pueden ofrecer únicamente un par de opciones o incluso no ofrecer ningún cambio de efecto en absoluto para mejorar esta técnica.
También es posible que puedas personalizar la configuración antialiasing a través del panel de control de la tarjeta gráfica.
Algunos controladores de dispositivos también pueden proporcionarte otras opciones de efectos antialiasing.
Por lo general, puedes optar por la configuración antialiasing dictada por la aplicación para que se apliquen diferentes configuraciones a diferentes juegos en particular, o puedes desactivarla por completo.
¿Qué configuración de suavizado es mejor?
Debes experimentar con la configuración adecuada para cada videojuego y GPU, y así verificar cuál es la opción más preferida según tu criterio.
Si notas que el rendimiento se reduce sustancialmente, como las velocidades de fotogramas degradadas o la dificultad para cargar texturas, reduce la configuración de calidad o intenta que el antialiasing requiera menos recursos.
Las tarjetas gráficas continúan teniendo un mejor rendimiento y los monitores más recientes del mercado tienen resoluciones que eliminan el efecto aliasing más perceptible, por lo que ajustar configuraciones con esta clase de pantallas, es menos importante.
¿Cómo funciona el filtro de paso bajo?
Esta técnica funciona mediante la aplicación de un filtro que suaviza las transiciones abruptas en la imagen, reduciendo la frecuencia de los cambios en el color o la intensidad.
Este filtro se aplica mediante el uso de un Kernel de convolución como ay fue mencionado, que calcula el promedio de los píxeles adyacentes y los mezcla en el borde para reducir la apariencia de los artefactos.
Este kernel es una matriz de números que se utiliza para realizar operaciones matemáticas en los píxeles adyacentes.
Cuando se aplica este filtro a una imagen, los píxeles en los bordes se mezclan con los píxeles adyacentes, lo que reduce la intensidad de los cambios abruptos en el color o la intensidad.
El resultado es que los bordes se vuelven más suaves y los artefactos de borde se reducen.
Es importante tener en cuenta que el filtro de paso bajo no elimina por completo los artefactos de borde, pero los reduce significativamente.
Además, la intensidad del suavizado se puede ajustar mediante la elección del tamaño del kernel.
Cuanto mayor sea el tamaño del kernel, mayor será el suavizado, aunque también se corre el riesgo de perder detalles finos en la imagen.
¿Cómo funciona el filtro de suavizado gaussiano?
El filtro de suavizado gaussiano funciona mediante la aplicación de un filtro de convolución a la imagen, que suaviza los bordes y reduce la aparición de bordes dentados.
Este filtro de convolución utiliza una distribución gaussiana para suavizar los bordes de la imagen.
La distribución gaussiana es una función matemática que se utiliza comúnmente para describir la probabilidad de ocurrencia de un evento.
En el caso de este filtro, la distribución gaussiana se utiliza para ponderar los píxeles de la imagen de tal manera que los píxeles cercanos al borde de la imagen tengan menos influencia en la imagen suavizada.
Utiliza un núcleo de filtro que se aplica a cada píxel de la imagen.
El núcleo de filtro es un pequeño conjunto de valores numéricos que se utilizan para calcular el valor del píxel suavizado.
El núcleo de filtro se desplaza a través de la imagen, y en cada posición, se multiplica por los valores de los píxeles circundantes y se suma para producir el valor del píxel suavizado.
El tamaño del núcleo de filtro determina la cantidad de suavizado que se aplica a la imagen.
Un núcleo de filtro más grande suavizará más la imagen, aunque también puede reducir la nitidez y los detalles finos.
Por lo tanto, es importante elegir un tamaño de núcleo adecuado para la imagen y el propósito del efecto antialiasing.
Desventajas de la técnica antialiasing en aplicaciones de alto rendimiento gráfico
Aunque las técnicas de antialiasing son muy útiles para mejorar la calidad visual de las imágenes, pueden tener algunas desventajas en aplicaciones de alto rendimiento gráfico.
Aquí hay algunas desventajas importantes a tener en cuenta:
- Más recursos requeridos: las técnicas de antialiasing requieren más recursos del sistema que las imágenes sin antialiasing. Esto se debe a que los cálculos adicionales necesarios para aplicar este efecto pueden ralentizar la aplicación, especialmente en sistemas de baja potencia.
- Disminución del rendimiento: estas técnicas también pueden disminuir el rendimiento de la aplicación. En aplicaciones de alto rendimiento gráfico, donde se requiere una tasa de fotogramas alta y estable, el efecto antialiasing puede disminuir la velocidad de fotogramas, lo que a su vez puede disminuir la experiencia del usuario.
- Aumento de la latencia: el uso de estas técnicas, también puede aumentar la latencia en la aplicación. Esto se debe a que el tiempo necesario para realizar los cálculos de antialiasing y aplicar el efecto a la imagen puede aumentar el tiempo de procesamiento de la aplicación.
- Precisión afectada: estas técnicas también pueden afectar la precisión de las imágenes. Esto se debe a que el suavizado de los bordes de la imagen puede reducir su nitidez y sus detalles finos.
En general, las técnicas de antialiasing son muy útiles para mejorar la calidad visual de las imágenes.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que estas técnicas pueden tener algunas desventajas en aplicaciones de alto rendimiento gráfico.
Para minimizar estos efectos negativos, es importante elegir la técnica adecuada para la aplicación y optimizar su configuración para un mejor rendimiento.
¿Cuáles son los beneficios de las técnicas de antialiasing?
Aquí algunos de los principales beneficios que se pueden conseguir al aplicar técnicas de antialiasing:
- Reducción de los bordes dentados: el beneficio más evidente del antialiasing es que reduce los bordes dentados o serrados que pueden aparecer en las imágenes. Esto se debe a que suaviza los bordes de la imagen, lo que reduce la aparición de dientes de sierra y hace que la imagen sea más nítida y clara.
- Mejora en la calidad visual: estas técnicas pueden mejorar significativamente la calidad visual de las imágenes, haciendo que las líneas y sus bordes parezcan más suaves y naturales. Esto puede hacer que una imagen sea más agradable a la vista y mejore la experiencia del usuario.
- Reducción de los artefactos de borde: estas técnicas también pueden reducir significativamente los artefactos de borde que generalmente se producen en las imágenes digitales. Estos artefactos pueden incluir sombras extrañas, halos, patrones repetitivos, entre otros. El antialiasing suaviza estos artefactos, lo que hace que la imagen sea más limpia y clara.
- Mejora la legibilidad del texto: también puede mejorar la legibilidad del texto en la imagen. Las letras en el texto pueden aparecer más claras y nítidas, lo que facilita la lectura y reduce la fatiga visual.
- Reducción del efecto Moiré: es un patrón de interferencia visual que se produce cuando se superponen dos patrones similares. Las técnicas de antialiasing pueden reducir significativamente este efecto, haciendo que la imagen sea más limpia y clara.
Conclusiones
Algunos fabricantes de tarjetas gráficas utilizan filtros antialiasing con patrones de muestreo distintivos que crean un efecto de muestreo alta con una frecuencia de muestreo regular.
Para dar un ejemplo, la GPU GeForce4 Ti 4600 de NVIDIA utiliza una técnica de muestreo múltiple, que integra el suavizado en el hardware.
La disminución del rendimiento es mucho menor con esta técnica, porque algunas de las muestras en las que basa su suavizado son píxeles virtuales en lugar de ser reales.
El suavizado de bordes con el programa Photoshop, no suaviza una fotografía o un dibujo por completo, sino únicamente cuando un objeto de un color y tono en particular se encuentra con otro objeto o el fondo.
Los usuarios experimentados pueden aprovechar el enfoque y desenfoque de esta herramienta de diseño gráfico para simular el efecto de suavizado.
La interrupción visual causada por el aliasing es aún más evidente con un video.
Con imágenes fijas, cada fotograma puede verse bien, pero con una imagen de video, los artefactos pueden hacer que el borde de un edificio parezca tener un efecto de gateo o parpadeo.
El suavizado puede eliminar la mayoría de estos problemas.
Mientras que suavizar una imagen puede armonizar los bordes para darle una apariencia menos áspera, los fotógrafos pueden preferir una imagen más nítida.
Al igual que con los detalles fotográficos, un texto menor a 14 píxeles de alto (aproximadamente un séptimo de pulgada en una pantalla normal) no se beneficia de los bordes difusos suavizados.
Por lo general, el suavizado ayuda con el tipo de pantalla, los logotipos, los gráficos y algunas fotografías, pero no ayuda con el tipo de tamaño de texto o cuando se necesita la máxima nitidez y detalle.
Con respecto a la imagen anterior, imagina que cada cuadrado de esta cuadrícula es un píxel.
Si se dibujara una línea en diagonal, no podría verse como la línea de la izquierda, sino más bien como la del medio.
Para disfrazar el aspecto irregular, el suavizado toma muestras de píxeles en el borde y crea nuevos píxeles sombreados que difuminan la línea irregular.
Si entrecierras los ojos, verás que la línea de la derecha parece más recta que la línea del medio.
