Shaderey――非真实渲染
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作者：Aras Pranckevicius
翻译：clayman
Blog：http://blog.csdn.net/soilwork
clayman_joe@yahoo.com.cn
本文描述了以非真实渲染(none-photorealistic rendering)风格，对户外场景进行着色的技术。在2003年秋天的Beyond3D/ATI shader compititon中，Shaderey程序最先使用了这些技术来进行渲染。在Shaderey的户外场景中，包含了地形，云，树木，房屋，天空顶，以及湖水，如图所示：
确切的说，这里使用的NPR技术都是在图片空间（image space）进行的操作，它依赖于场景中两张重要的图片：一张包含了颜色信息，一张包含法线和深度信息。处理过程分为两部分：
渲染： 把场景渲染到颜色和法线/深度目标中。
后期处理： 在图片空间进行一系列过滤操作，获得最终的非真实效果。
后期处理包括：HSV空间下的颜色扭曲，屏幕空间中简单“阴影线（hatching）”的渲染，以及在法线/深度不连续处的轮廓线绘制。我们将在后面详细讨论这些过滤操作。首先，先来看看Shaderey的场景渲染方式。
场景渲染
场景中所有的树木和房屋都经过了可视体裁剪（frustum－culled）。地形是一张512 x 512的高度图，但分为若干尺寸固定的（32 x 32）小块（chunk）。所有通过视见体裁剪的地形小块都没有进行任何形式的LOD。整个场景使用了一张1024 x 1024的阴影帖图。房屋和树木都将产生阴影，并且投影到地面上。场景中的树木和木屋投射阴影，而地形接收这些影子。我们使用pick-nearest采样器，对阴影贴图进行四次有偏移的采样，然后再shader中对这些值进行均值采样，以提高影子边界上的质量。阴影贴图并不需要覆盖整个地形的大小，在我们的实现中，它将随观察者的位置移动，以保证观察者前方总是有正确的阴影。
为了模拟湖面的简单反射效果，可以把摄像机反转到水面之下，把场景渲染为一张较小的平面反射贴图。我们把这张阴影贴图投影到水面上，另外使用两张卷动的EMBM风格的凹凸贴图来模拟波纹。为了减少几何数据，渲染到反射贴图中的地形将使用较低的LOD层次。对所有物体来说，大气光照散射效果都是在顶点级别计算的。
除了把颜色渲染到后备缓冲之外，还需要把场景中物体的法线和深度渲染到一张和屏幕大小相同的A8R8B8G8纹理中。世界坐标下的法线信息保存在RGB通道中，深度值的导数保存在alpha通道中。
下面是在vertex shader中，使用HLSL正确计算法线和深度值倒数的代码：
//output normal in RGB, sort-of-depth in A, p – final ( clip space) position, n—world space normal
static inline float4 gNormalZ( float4 p, float3 n)
{
float4 o;
o.xyz = n * 0.5 + 0.5; // in to 0….1 range
o.w = 100.0 / ( p.w + 100 ); // kind-of-depth
}
如果支持DirectX 9中的Multiple Render Target（MRT），可以在渲染场景颜色的同时，渲染法线和深度。如果不支持MRT，则需要分两次渲染（译注：从demo来看，使用MRT将会严重影响渲染质量，应该是由于MRT不支持多重采样造成的）。当把地形渲染到法线/深度纹理中时，需要使用<< Non-Photorealistic Rendering with Pixel and Vertex Shader>>中所描述的方法，在pixel shader中对阴影贴图进行采样，对阴影中的像素来说，需要对插值之后深度值取反（译注:在Non-Photo原文中是对法线值取反）。这样做的原因在后面描述后期处理的部分会讲解。
图片后期处理
目前已经把场景渲染为颜色和法线/深度图片了，接下来就可以对这些图片进行一系列处理了，包括把颜色转到HSV颜色空间下进行风格化处理，绘制边缘轮廓线，实现阴影线。
颜色失真
图片处理的第一步是进行颜色失真，获得风格化的样式。
1．降低采样率，把图片缩为一张521x512的纹理。
2．把颜色从RGB空间转换到HSV空间，并且量化（quantize）颜色值。颜色空间的转换将通过对一张体积材质的查找来实现。把原像素的RGB值作为立方纹理坐标。立方纹理中的像素为HSV颜色空间。这里我们将使用一张32x32x32的纹理，并且不进行任何过滤，所以颜色转换的同时将会量化颜色值。
3．使用2D偏移纹理，对同一纹理中当前像素的两个偏移位置进行采样。用来访问偏移纹理的纹理坐标由程序控制，它们将和观察者的位置有关（观察点的yaw值将在水平方向影响偏移，pitch值在垂直方向影响）。这些额外的采样颜色也必须转换到HSV空间。
4．替换图片中的颜色。目前我们有2个额外的偏移采样。首先，我们检察两个偏移值之间差分的差值，如果小于某个限制，就什么也不做。如果它们之间的差别足够大，则输出S和V通道的均值，保留中心原像素的H值。这个方法能高效的在颜色区域边缘替换原像素的饱和度。
5．再使用一张立方纹理把颜色转换回HSV空间。
第2~5步的pixel shader代码如下，需要pixel shader 2.0的支持。
struct PS_INPUT
{
float2 uv[2] : TEXCOORD0; //base uv,displace uv
};
float4 psMain( PS_INTPUT i) : COLOR
{
//sample rgb,convert into hsv
half base = tex2D( smpBase, i.uv[0] ).rgb;
base = tex3D( smpRGB2HSV, base ).rgb;
//get 2 displaced sample locations
half2 bleedB = tex2D ( smpBleedB, i.uv[1] ).rg * 2 -1;
half2 bleedC = tex2D ( smpBleedC, i.uv[1] ).rg * 2 -1;
float2 uvB = i.uv[0] + bleedB * (8.0/512);
float2 uvC = i.uv[0] + bleedC * (-7.0/512);
//sample base at displaced locations ,convert to hsv
half3 baseB = tex2D( smpBase,uvB).rgb;
baseB = tex3D( smpRGB2HSV,baseB);
half3 baseC = tex2D( smpBase, uvC).rgb;
baseC = tex3D( smpRGB2HSV,baseC);
half3 bleed = baseB * 0.5 + baseC * 0.5;
//final color is base if differences in hsv values are smller than tresholds
//else average of displace values
half3 diff = abs(base - baseC) - half( 1/8.0,1/3.0,1/3.0)
half3 final = all( diff < float3 ( 0,0,0) ? base : bleed;
//leave original hue channel
final.r = base.r;
//convert back to rgb
return tex3D ( smpHSV2RGB),final);
}
边缘检测和轮廓线
为了获得NPR风格的样式，必须在图片上渲染出深色的轮廓线和阴影线，表现出场景的着色效果。在Shaderey中，我们将同时绘制边缘轮廓线和阴影线。这里需要使用之前计算的法线/深度图来计算边缘，用光线和法线的点积来计算那些区域需要绘制阴影线。阴影线是一张简单的纹理。在这一步处理中，边缘和轮廓线都是白色。最终合成时，进行反色处理，轮廓线变为纯黑色，轮廓线颜色根据场景的着色进行衰减。
以下是绘制轮廓线和阴影线的pixel shader代码：
half4 psMain ( float2 uv[3]:TEXCOORD): COLOR
{
//sample center and 2 neightbours
half4 cbase = tex2D( smpBase, i.uv[0]);
half4 cb1 = tex2D(smpBase, i.uv[1]);
half4 cb3 = tex2D(smpBase, i.uv[2]);
//normal into -1..1 range
half3 nbase = cbase.xyz * 2 -1;
half3 nb1 = cb1.xyz * 2 - 1;
half3 nb3 = cb3.xyz * 2 - 1;
//edges from normals
half2 ndiff;
ndiff.x = dot( nbase,nb1);
ndiff.y = dot( nbase,nb3);
ndiff -= 0.6;
ndiff = ndiff > half2(0,0) ? half2(0,0):half2(1,1);
half ndiff1 = ndiff.x + ndiff.y;
//edges from z
float2 zdiff;
zdiff.x = cbase.a - cd1.a;
zdiff.y = cbase.a - cb3.a;
adiff = abs(zdiff) - 0.02;
zdiff = zdiff > half2(0,0) ? half2(1,1) : half2(0,0);
//sampler hatch
half4 chatch = tex2D( smpHatch, i.uv[0]);
//dot normal with light
half dotNL = dot( nbase, vLightDir);
//hatch blend factor
half factor = saturate( (1.0 - 0.9 - dotNL) * 2);
chatch *= factor;
return chatch + ndiff1 + dot(zdiff,half2(1,1));
}
最终合成
在处理完了两张图片之后，把失真之后的颜色与反转之后的边缘/轮廓线进行调制，合成出最终图像。
点击这里下载完成程序和代码。
