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“Oversampling”

Mode: Tous les Modes

Panneau: Contexte Scene → sous-contexte Render

Raccourci clavier: F10


Description

Une image générée par ordinateur est faite de pixels, et ces pixels ne peuvent bien sûr n’être que d’une seule couleur. Pendant le rendu, le moteur de rendu doit donc assigner une seule couleur à chaque pixel en se basant sur l’(les) objet(s) “visibles” dans ce pixel. Cela mène souvent à de mauvais résultats, particulièrement aux transitions brusques, ou lorsque de fines lignes sont présentes – surtout si elles sont obliques.

Pour venir à bout de ce problème, connu sous le nom d’aliasing (ou “effet d’escalier”), il est possible de recourir à une technique … d’anti-aliasing ! Pour faire simple, il s’agit de “sur-échantillonner” chaque pixel, en le rendant comme s’il était constitué de 5 sous-pixels (ou plus), puis en lui assignant comme couleur la “moyenne” des couleurs calculées pour ces “échantillons”.

Les boutons contrôlant l’anti-aliasing, ou “OverSAmple” (OSA, “sur-échantillonnage”), sont sous le bouton de rendu dans le panneau Render (Panneau Render).

Options

Panneau Render.
OSA
Active l’oversampling.
5 / 8 / 11 / 16
Le nombre d’échantillons à calculer. Ce sont des pré-réglages qui définissent également la distribution des échantillons dans le pixel ; une valeur plus élevée améliore l’aspect des bords mais ralentit le rendu. Par défaut, Blender utilise une “Distributed Jitter table” (“table de Distribution Nerveuse” !) pré-calculée. Les échantillons dans un pixel sont “secoués” et répartis de manière à garantir :
  1. Que chaque échantillon soit à égale distance des échantillons voisins ;
  2. Que les échantillons couvrent toutes les positions des “sous-pixels” de manière égale, aussi bien horizontalement que verticalement.
Les images ci-dessous montrent les distributions des échantillons par Blender pour 5, 8, 11 et 16 échantillons. Pour montrer que les distributions sont égalisées entre les pixels, la distribution sur les pixels voisins est aussi montrée. Notez que chaque pixel utilise la même distribution.
5 échantillons.
8 échantillons.
11 échantillons.
16 échantillons.


Filtrage

Quand les échantillons ont été rendus, nous avons les données couleur et alpha (transparence) pour chacun d’eux. Il est alors important de définir combien chaque échantillon contribue au pixel final. La méthode la plus simple est de faire une moyenne avec tous les échantillons et d’en faire la couleur du pixel. Cela s’appelle le “filtrage boîte” (“Box Filter”). Le problème de cette méthode est qu’elle ne prend pas en compte que certains échantillons sont très proches des bords du pixel et qu’ils pourraient donc influencer la couleur du(des) pixel(s) voisin(s).

Menu Filter
Le type de filtrage à utiliser pour “faire la moyenne” des échantillons :
Box (“Boîte”)
Le filtrage historiquement utilisé par Blender, relativement mauvais. Avec le filtrage Box, vous pouvez voir que seuls les échantillons dans le pixel sont utilisés pour sa couleur. Pour les autres filtrages, les algorithmes assurent qu’une certaine quantité de la couleur des échantillons soit répartie sur les pixels voisins.
Tent (“Tente”)
Un filtrage très simple, qui donne des résultats très “durs”.
Quad
Un filtrage basé sur une courbe quadratique.
Cubic
Un filtrage basé sur une courbe cubique.
Gauss
Un filtrage basé sur la distribution gaussienne, produit le plus de flou.
CatRom
Filtrage de Catmull-Rom, donne le plus de “dureté”.
Mitch
Filtrage de Mitchell-Netravali, un bon compromis qui produit une “dureté” raisonnable.
Box.
Tent.
Quadratic.
Cubic.
Gaussian.
Catmull-Rom.
Mitchell-Netravali.

Régler la taille du filtre (filter size) à une valeur plus faible adoucira l’image. Une plus grande taille produira des résultats plus durs. Notez que les deux derniers filtres ont une partie de leur courbe dans les valeurs négatives, ce qui augmentera encore la dureté du résultat.

Exemples

Rendu sans OSA (à gauche), avec OSA=5 (au centre) et OSA=8 (à droite).


OSA 8, filtrage Box.
OSA 8, filtrage Tent.
OSA 8, filtrage Quadratic.
OSA 8, filtrage Cubic.
OSA 8, filtrage Gaussian.
OSA 8, filtrage Catmull-Rom.
OSA 8, filtrage Mitchell-Netravali.