アンチエイリアシング

アンチエイリアシングとは、デジタル画像やデジタルオーディオ録音などのサンプリングされた信号におけるエイリアシングの問題に対処するためのさまざまな手法のいずれかを指します。

アンチエイリアシングの具体的なトピックは次のとおりです。

• アンチエイリアシング フィルターは、オーディオ アプリケーションなどで信号の帯域幅を制限するために、信号サンプラーの前に使用されるフィルターです。
• 手動アンチエイリアシングは、ピクセル アートグラフィックで図形間の遷移をスムーズにしたり、線を柔らかくしたり、エッジをぼかしたりするために行われる芸術的な手法です。
• コンピュータ生成画像（CGI）、芸術、印刷媒体、シミュレータ、ビデオ、ビデオゲームにおける画像を作成または改善するためのコンピュータグラフィックスの特定の技術またはアプリケーション。^[1]
  • 空間アンチエイリアシング、高解像度の画像を低解像度で表現する際にエイリアシングを最小限に抑える技術
  • 高速近似アンチエイリアシング(FXAA) は、Nvidia の Timothy Lottes によって作成されたアンチエイリアシング アルゴリズムです。高速サンプル アンチエイリアシング (FSAA) と呼ばれることもあります。
  • マルチサンプルアンチエイリアシング（MSAA）は、空間アンチエイリアシング方式の一種です。
  • スーパーサンプリング（SSAA）は、空間アンチエイリアシング方式の一種です。
  • 形態学的アンチエイリアシング（MLAA）は、空間アンチエイリアシング方式の一種である。
  • 保守的形態学的アンチエイリアシング（CMAA）は空間アンチエイリアシング法の一種である^[2]
  • エリアベース アンチエイリアシング (ABAA) は、Michel A Rohner によって作成された、ポイント サンプリングではなくサブピクセル エリア サンプリングを使用する新しいアンチエイリアシング アルゴリズムです。「www.anti-aliasing.com」も参照してください。

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• CGI におけるテンポラル アンチエイリアシング(TAA) は、動画におけるテンポラル エイリアシングの影響を軽減または除去する技術です。
  • ディープラーニングアンチエイリアシングは、専用のテンソルコアプロセッサに依存する空間および時間アンチエイリアシング方式の一種です。
  • ディープラーニング スーパー サンプリング(DLSS) は、Nvidia が開発したリアルタイム ディープラーニング画像強化およびアップスケーリング テクノロジのファミリーであり、多くのビデオ ゲームで利用できます。

アンチエイリアシングの目的は、コンピュータ生成画像における邪魔なエイリアシング アーティファクトを排除できないまでも、軽減することです。ほとんどのエイリアシング アーティファクト、つまりジャギーは、2D 画像を計算するときにピクセルごとに 1 つのサンプル ポイントのみを使用することから生じます。シングル ポイント サンプリングで生成された画像は、最速のフレーム レートを実現できますが、「階段状」や「狭い面の分割」などのエイリアシング アーティファクトが発生します。これらのアーティファクトは、飛行訓練の視覚シーンをシミュレートしたり、コンピュータ ビデオ ゲームをプレイしたりするなど、リアルタイム (RT) CGI アプリケーションでより目立ちます。動画では、階段状になると「這うような」感じになります。また、「狭い面の分割」があると、「顔がシーンに飛び出したり飛び出したり」します。ほとんどのアンチエイリアシング ソリューションは、サブピクセル処理または後処理に依存して階段状や這うような感じを軽減します。しかし、狭い面の分割を修正する効果は限られています。

新しいアプローチであるエリアベース アンチエイリアシング (ABAA) は、サブピクセル エリア サンプリングに依存します。これは最も高速で、アンチエイリアシングを使用した最高の静止画像と動画を生成します。現在、ABAA を使用したすぐに利用できる製品はありません。しかし、シミュレーションでは、ABAA が最高のアンチエイリアシング ソリューションであることが示されています。

2 つの方法は、複数のサンプル ポイントのアンチエイリアシングに依存します。これは、複数の画像を計算し、平均化するというものです。

スーパーサンプリングアンチエイリアシング (SSAA) アプローチは、非リアルタイム アプリケーションで使用されています。このアプローチでは、まず 512 x 512 の画像が、たとえば 2048 x 2048 などの高解像度で計算されます。次に、平均化またはフィルタリングによって縮小され、512 x 512 の画像が生成されます。これは計算集約型であり、RT CGI アプリケーションには使用できません。時間的制約がないため、高速汎用を使用して大きな画像をオフラインで計算できます。

マルチサンプル アンチエイリアシング(MSAA)では、画像は 4 (または 8) 個のサブピクセル サンプル ポイントで計算され、その後平均化されます。フレーム レートが 4 分の 1 (または 8 分の 1) に低下するため、処理速度は遅くなります。水平および垂直の三角形のエッジには適しています。その他のエッジ角度では、サブピクセル間のギャップによって狭い面の分割が発生する可能性があります。

MSAA のサブピクセル サンプル ポイントの位置は、「8 クイーン パズル」の解から導き出すことができます。8 クイーン パズルの解は、水平および垂直に近いエッジに対しては良好な結果をもたらします。ただし、中間の角度を持つエッジに対しては、アンチエイリアシングの有効性はそれほど高くありません。

フレーム レートを向上させるために、単一ポイント サンプリングとそれに続く画像後処理に依存するいくつかの方法がありますが、結果はまちまちです。これらの方法には、高速近似アンチエイリアシング(FXAA)、時間的アンチエイリアシング(TAA)、形態学的アンチエイリアシング(MLAA) などがあります。

• エイリアシング
• ピクセルアートのスケーリングアルゴリズム
• ナイキスト・シャノン標本化定理

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