[发明专利]GPU贝塞尔路径光栅化

说明书

背景

由于GPU上所提供的图形操作的并行性、较佳的存储器带宽以及专用硬件，将多个图形计算移到图形处理单元(GPU)上改进了通常在设备中央处理单元(CPU)上所进行的处理。然而，GPU仅能够用几何着色器、顶点着色器和像素着色器来光栅化三角形。绘制路径(其中路径是补缀在一起的贝塞尔(Bézier)曲线的组合，不被光栅化图像的限制所绑定，并且对修改是直观的)需要某种转换成为GPU可理解的形式。传统方法在CPU上执行这一转换步骤，并且通常变得受CPU限制。

传统的抗混叠方法是超采样，其中该技术包括概念上以更高的分辨率进行绘图，并且随后用滤波器模式降采样来产生抗混叠的结果。超采样的缺点是它一般随着样本数量而在性能上伸缩，并且对于高用户界面(UI)质量，应使用十六或更多的样本。这可导致基于实现的大约十六倍的减速以及十六倍的存储器要求。可采用较慢但使用较少存储器的多遍方法。

另一抗混叠方法是硬件本机支持且包括对每一像素运行一次像素着色器的多样本缓冲区的方法。该方法以较高分辨率产生用于几何结构的覆盖信息，并且生成用于三角数据的抗混叠信息。然而，多样本方法有缺点。质量随着特定部分而显著地变化。大多数硬件具有某他最小样本数(例如，四个样本)，这对于高质量矢量图形是不够的。此外，多样本抗混叠与提供不一致外表的不同GPU厂商不同。另外，多样本抗混叠可对每一像素只运行一次像素着色器。由此，在像素着色器中使用贝塞尔展平技术导致混叠的输出，因为像素着色器对曲线的求值是次最优的。

常用的第三种抗混叠方法涉及基于从采样点到边缘的距离的技术。在像素着色器中，可计算与几何结构的边缘的距离，并且产生阿尔法衰减来获得抗混叠的结果。使用这一方法，绘图可被完全混叠，而无需超采样的成本并且无需与多样本缓冲区相关联的额外成本。可获得沿贝塞尔的抗混叠边缘；然而，因为像素着色器对每一像素仅运行一次，并且因为像素着色器将仅在像素被包含在几何中的情况下在该像素上运行，因此如果几何结构是细小的，这一方法不能够渲染细小的几何结构。

考虑成一角度的1像素线(例如，直接角周围的弧)，这在UI中是常见的。由于该细小特征有可能遗漏所有采样点。当绘图被混叠时，在每个像素的中心存在一采样点，并且如果几何结构与该采样点不相交，则什么都没有绘制。由此，对于成一角度1像素宽的线，该几何结构消失。由此，这第三种方法的缺点是如果特征变得细小，则该特征可简单地消失。

另一缺点是角是不准确的，因为角也可能遗漏采样点。解决这一问题的方法是使用像素着色器和多样本缓冲区的组合。多样本缓冲区有助于角，因为角常常具有相关联的也与角匹配的几何结构，并且以某种方式对多样本缓冲区的边缘产生掩蔽效应。然而，在不存在边缘几何结构的情况下，例如，当贝塞尔展平在接近细小特征的像素着色器中完成时，这一方法仍没有解决细小特征的问题。基本上，一像素宽的曲线消失，且尽管角变得更好，但角在采用多样本缓冲区的情况下是不准确的。

发明内容

下面提供了简化的概述，以便提供对此处所描述的一些新颖实施例的基本理解。本概述不是详尽的概述，并且它不旨在标识关键/重要元素或描绘本发明的范围。其唯一的目的是以简化形式呈现一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。

所公开的体系结构至少解决了使用图形处理单元(GPU)来绘制基本曲线并且在输出中获得高质量的抗混叠的问题。一般而言，采用超采样来产生较高频率的像素着色器样本，以便允许像素着色器所有相关像素上运行以便得到细小形状支持。顶点着色器计算抗混叠采样信息。采用可仅沿边缘而非整个形状进行超采样的三角测量算法。

该技术是超采样与用贝塞尔求值计算与特征边缘的距离的方法混合。为了避免遗漏一些特征，该技术创建小数量的超样本(例如，三个或四个样本)的某一超采样，这可基于超样本的数量而相应地减慢过程。例如，当使用四个超样本时，过程可被减慢四倍，并且它自身没有足够质量来在用户界面(UI)中渲染。然而，这对拾取细小特征是足够质量的。换言之，通过稍微超采样，可在细小笔画边缘的两侧产生样本，这使得细小特征可被某一像素检测到。既然细小特征命中了某一像素，质量将由与边缘的距离的方法来实现。例如，该技术可结合与边缘的距离的方法来四倍超采样，从而产生另外四个样本，导致16样本的结果。

为了为实现上述及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面。这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。结合附图阅读下面的详细描述，其他优点和新颖特征将变得显而易见。

附图简述