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モルフォロジーアンチエイリアシング（MLAA）は空間アンチエイリアシング技術であり、高解像度画像を低解像度で表現する際に、ギザギザなどのアーティファクトを低減します。MLAAは、結果画像の境界を検出し、その境界内の特定のパターンを見つけるポストプロセスフィルタリングです。アンチエイリアシング効果は、境界内のピクセルを、それらが属するパターンとパターン内の位置に応じてブレンドすることによって実現されます。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]これは、リアルタイムコンピュータグラフィックスで最も一般的に使用されています。
2009 年に導入された MLAA は、後処理で行われるアンチエイリアシング技術の初期かつ影響力のある例であり、エイリアシングされたレンダリング画像に最終ステップとして適用されるため、遅延シェーディングに適しています。後処理で行われる同様の方法に、高速近似アンチエイリアシング(FXAA) があります。[ 4 ]また、後処理のもう 1 つの方法である時間的に償却されたスーパーサンプリング アンチエイリアシング(一般に時間的アンチエイリアシングとして知られています) は、リアルタイム レンダリングやビデオゲームで最も一般的なアンチエイリアシング方法となっています。[ 5 ]
拡張サブピクセル形態学的アンチエイリアシング（SMAA）は、2011年にサラゴサ大学とCrytekによって開発されたMLAAの一種です。SMAAは、より優れたパターン認識（特に斜めのエッジ）と、人間のエッジコントラストの知覚を考慮した局所的なコントラスト適応により、従来のMLAAを改良しています。[ 6 ] [ 7 ]
保守的な形態学的アンチエイリアシング (CMAA) は、 2014 年にIntelの Filip Strugar によって開発された MLAA の一種です。CMAA は、色の不連続性の画像解析、局所的に支配的なエッジの検出、単純な形状処理、最後に対称的な長いエッジの形状処理という 4 つの主要なステップを使用します。従来の MLAA よりも計算量が少なく、画像の鮮明さをより多く保持し、長いエッジでより良い結果が得られます。[ 8 ] [ 9 ] 2018 年に、Intel は更新版である CMAA2 を発表しました。[ 10 ]