子像素形态学反走样算法的改进
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标签：形态学(8167)
针对子像素形态学反走样（ SMAA）算法提取图像轮廓信息少和存储空间较大的问题，提出一种改进的形态学反走样算法。该算法用一个像素的亮度与调整因子的乘积作为动态阈值，来判定该像素是否为轮廓条件。与SMAA利用固定阈值判定轮廓相比，动态阈值严格限制了轮廓的判断条件，因此改进算法可以提取出更多的轮廓信息。同时，在分析SMAA存储形态模式的基础上，合并了不同模式但是面积计算和混合方式相同的存储，能有效地减少面积纹理的存储面积。在Windows 7操作系统下，用Microsoft DirectX SDK和HLSL着色语言实现了所改进的算法。实验结果表明：相对于SMAA算法，改进后算法可以提取更多更清晰的轮廓线，存储减少了51. 93%。
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