Hispanopedia WikiEl suavizado morfológico ( MLAA ) es una técnica de suavizado espacial que reduce artefactos, como bordes dentados , al representar una imagen de alta resolución a una resolución menor. MLAA es un filtrado de posprocesamiento que detecta bordes en la imagen resultante y luego encuentra patrones específicos en ellos. El efecto de suavizado se logra mezclando píxeles en estos bordes, según el patrón al que pertenecen y su posición dentro del patrón. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] Se utiliza con mayor frecuencia en gráficos por computadora en tiempo real .
Introducido en 2009, MLAA fue un ejemplo temprano e influyente de técnicas de antialiasing realizadas en posprocesamiento —aplicadas como paso final a imágenes renderizadas con aliasing— lo que las hace adecuadas para sombreado diferido . Un método similar realizado en posprocesamiento es el antialiasing rápido aproximado (FXAA). [ 4 ] Otro posprocesamiento, el antialiasing por supermuestreo amortizado temporalmente , comúnmente conocido como antialiasing temporal, se ha convertido en el método de antialiasing más común para renderizado en tiempo real y videojuegos. [ 5 ]
El suavizado morfológico subpíxel mejorado (SMAA) es un tipo de MLAA desarrollado por la Universidad de Zaragoza y Crytek en 2011. SMAA mejora el MLAA tradicional con un mejor reconocimiento de patrones (especialmente para bordes diagonales) y adaptación de contraste local, que tiene en cuenta la percepción humana del contraste de los bordes. [ 6 ] [ 7 ]
El suavizado morfológico conservador (CMAA) es un tipo de MLAA desarrollado por Filip Strugar en Intel en 2014. CMAA utiliza cuatro pasos principales: análisis de imagen para discontinuidades de color, detección de bordes localmente dominantes, manejo de formas simples y, por último, manejo de formas de bordes largos simétricos. Requiere menos computación que el MLAA tradicional, conserva mayor nitidez de la imagen y ofrece mejores resultados en bordes largos. [ 8 ] [ 9 ] En 2018, Intel presentó CMAA2, una versión actualizada. [ 10 ]
Véase también
Referencias
- ↑ "MLAA: Traslado eficiente del suavizado de bordes de la GPU a la CPU" (PDF) . Intel . Archivado del original (PDF) el 25 de febrero de 2021. Consultado el 2 de diciembre de 2018 .
- ↑ «ANTIALIASAMIENTO MORFOLÓGICO Y RECONSTRUCCIÓN TOPOLÓGICA» (PDF) . Instituto de Electrónica e Informática Gaspard-Monge (IGM) . Consultado el 2 de diciembre de 2018 .
- ↑ "Digital Foundry: El futuro del antialiasing" . Eurogamer . 16 de julio de 2011. Consultado el 2 de diciembre de 2018 .
- ↑ Jiménez, Jorge; Gutiérrez, Diego; Yang, Jason; et al. (2011-08-07). "Enfoques de filtrado para el antialiasing en tiempo real" (PDF) . Cursos ACM SIGGRAPH 2011. ACM: 1–329 . doi : 10.1145/2037636.2037642 . ISBN 978-1-4503-0967-7.
- ↑ Yang, Lei; Liu, Shiqiu; Salvi, Marco (13 de junio de 2020). "Un estudio de las técnicas de suavizado temporal" (PDF) . Computer Graphics Forum . 39 (2): 607– 621. doi : 10.1111/cgf.14018 . ISSN 0167-7055 . S2CID 220514131 – vía Wiley.
- ↑ "iryoku/smaa: SMAA es una implementación de MLAA basada en GPU muy eficiente" . GitHub . Consultado el 13 de diciembre de 2018 .
- ↑ Jorge Jiménez y José I. Echevarría y Tiago Sousa y Diego Gutiérrez (2012). "SMAA: Antialiasing morfológico subpíxel mejorado" . Computer Graphics Forum (Actas de EUROGRAPHICS 2012) . 31 (2). JIMENEZ2012_CGF . Consultado el 13 de diciembre de 2018 .
- ↑ "Antialiasing morfológico conservador (CMAA)" . Intel . Archivado del original el 5 de septiembre de 2025. Consultado el 5 de septiembre de 2025 .
- ↑ "Uso de suavizado morfológico conservador para mejorar los gráficos de los juegos" . Samsung . 1 de junio de 2021. Archivado del original el 26 de diciembre de 2025. Consultado el 26 de diciembre de 2025 .
- ↑ "Antialiasing morfológico conservador 2.0" . Intel . Archivado del original el 26/12/2025 . Consultado el 26/12/2025 .
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