子像素形態(tài)學(xué)反走樣算法的改進

　　針對子像素形態(tài)學(xué)反走樣（ SMAA）算法提取圖像輪廓信息少和存儲空間較大的問題，提出一種改進的形態(tài)學(xué)反走樣算法。該算法用一個像素的亮度與調(diào)整因子的乘積作為動態(tài)閾值，來判定該像素是否為輪廓條件。與SMAA利用固定閾值判定輪廓相比，動態(tài)閾值嚴格限制了輪廓的判斷條件，因此改進算法可以提取出更多的輪廓信息。同時，在分析SMAA存儲形態(tài)模式的基礎(chǔ)上，合并了不同模式但是面積計算和混合方式相同的存儲，能有效地減少面積紋理的存儲面積。在Windows 7操作系統(tǒng)下，用Microsoft DirectX SDK和HLSL著色語言實現(xiàn)了所改進的算法。實驗結(jié)果表明：相對于SMAA算法，改進后算法可以提取更多更清晰的輪廓線，存儲減少了51. 93%。