Qu'est-ce qui cause le crénelage?

J'ai toujours entendu parler de crénelage et d'anti-crénelage et je sais à quoi ça ressemble, mais ce que je ne comprends pas, c'est ce qui le cause. Est-ce un phénomène physique? Ou un numérique?

Si cela peut aider à expliquer, j'ai quelques connaissances en programmation, mais pas en jeux vidéo ni en graphisme.

Est-ce un phénomène physique? ou numérique?

Cette question m'implique en quelque sorte que vous ne savez pas vraiment ce que signifie aliasing / anti-aliasing. Je veux dire, vous dites que vous "savez à quoi ça ressemble", mais si vous saviez réellement ce que signifient les termes, vous vous rendrez probablement compte que votre question est absurde. Le crénelage est un effet secondaire de la manière dont les graphiques informatiques sont rendus, et les graphiques informatiques ne sont pas, par définition, des phénomènes physiques.

Le "crénelage" fait simplement référence à l'aspect en escalier des lignes inclinées, car les images de synthèse sont en réalité composées d'une multitude de petits carrés dans une grille. Voici une image pour illustrer ce dont je parle:

C'est un problème lorsque vous restituez les pixels d'une image, que vous dessiniez à main levée ou que vous écriviez un algorithme pour calculer les pixels d'un polygone 3D. C'est juste un effet secondaire du fait que l'image est une grille carrée de pixels. Le terme "anti-aliasing" consiste à masquer l'aspect de l'escalier en mélangeant les couleurs le long des pixels du bord.

La réponse acceptée n’est pas strictement exacte, bien qu’elle aborde l’usage le plus courant en infographie. Le crénelage est un concept fondamental du traitement du signal et sa théorie mathématique est antérieure à celle des écrans d'ordinateur. Il n’est pas vrai non plus que "c’est un effet secondaire du fait que les pixels sont carrés". Le crénelage existe chaque fois que vous échantillonnez discrètement un signal à un taux inférieur à celui de Nyquist et affecte l'audio numérique ainsi que les images et de nombreux autres types de signaux échantillonnés discrètement. La création d'alias en infographie est un effet secondaire de l'échantillonnage discret et non de la forme des pixels.

L'anti-aliasing en infographie est un sujet complexe et complexe, qui va bien au-delà d'un simple anti-aliasing. Encore une fois, il existe beaucoup de théorie sous-jacente au traitement du signal et c'est un domaine de recherche actif en infographie: comment lutter efficacement contre les alias, non seulement pour les contours, mais aussi pour les alias temporels, pour les alias lors de la reconstruction d'un BRDF en pixel shaders, pour l'ombre bords et dans de nombreux autres domaines. Le mappage MIP de textures dans des graphiques 3D est une technique d'anti-aliasing bien établie qui aborde un problème important autre que l'anti-aliasing de bord, par exemple.

C’est un phénomène mathématique plus qu’un phénomène physique, mais il apparaît en ingénierie dans de nombreux domaines autres que l’infographie. Je ne le décrirais pas vraiment comme un phénomène numérique non plus - c'est le résultat d'un échantillonnage discret, pas de la représentation discrète de valeurs numériques sur un ordinateur, bien que cela puisse également causer des effets de repliement du spectre. Comprendre les principes fondamentaux du traitement du signal constitue un bon point de départ pour comprendre comment se manifeste le crénelage dans les graphiques informatiques et pour savoir comment s'y prendre pour le réduire.

En ajoutant aux deux autres réponses, voici une explication plus intuitive de ce qui se passe.

Les carrés de la grille représentent les pixels. Le polygone rouge à gauche est la forme en train d'être dessinée, représentée en interne par une séquence de points. Lorsqu'il est rendu, il est converti à partir d'une liste de points en un tampon de couleurs de pixels. L'échantillonnage discret détermine quels pixels sont sombres et quels pixels sont clairs, en fonction de la quantité de polygone recouvrant chaque pixel.

Pour répondre à votre question, il s'agit d'un phénomène numérique / mathématique car les informations sur la forme d'origine sont perdues à cause de l'approximation.

L'anti-aliasing se produit lorsque le rendu tente de corriger l'aliasing en rendant moins intenses les pixels partiellement recouverts.

Dans le domaine du traitement du signal, les alias font référence à la mauvaise identification de la fréquence du signal. Par exemple, en raison de l’absence de prise en compte adéquate dans l’étape de sous-échantillonnage, il peut en résulter des erreurs et des distorsions. Il peut être généralisé au signal discret 2D tel qu'une image.