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超级采样是一个spatial 抗锯齿的一种方法，用于消除走样（锯齿和像素化的边缘）从电脑游戏上的渲染的图片或者其他的电脑程序中产生。不像现实中的物体有连续光滑的曲线，锯齿的产生是因为电脑显示给浏览者的是大量的正方形。这些“像素”都是一样大的，每个都有一种颜色。一条线只能被显示成像素的集合，因此出现了锯齿，除非是绝对水平或垂直的线。超级采样的目的是为了减少这种事情，从几个在像素中的实例进行颜色采样（不是像正常情况下的只是在正中心），然后计算平均颜色值。这是从渲染的图片比已经显示的图片有高的多的分辨率中取得的，然后缩小到需要的大小，使用额外的像素来计算。结果是一个
从一行像素到另一个沿着边缘的物体有着光滑过渡的降低采样的图片。
采样的数量决定了输出的质量。
 

计算消耗与自适应超级采样

超级采样模式

当在像素中进行采样时采样的位置可用一些方式决定。虽然方法有无限多种，下面这些是很常用的。
 

网格（Grid）

随机（Random）

抖动（Jittered）

旋转的网格（Rotated grid）

一个2x2网格的布局被使用但是取样模式是旋转的，来避免在水平或垂直轴的校准，通常大大的提高的抗锯齿的质量。对于一个最佳的模式，旋转角度是arctan (1/2) (大约 26.6°)，正方形被一个因素拉伸 √5/2

原文来自wiki：http://en.wikipedia.org/wiki/Supersampling

               译自：wolf96

超级采样 Supersampling

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原文地址：http://blog.csdn.net/wolf96/article/details/45419239