Texture mapping is a technique that most effectively improves the realism of computer-generated scenes in 3D Graphics. Tri-linear filtering of the mipmapped texture has been popular as a texture filtering method but it blurs images on the surface of objects angled obliquely away from the viewer in a scene. Various anisotropic filtering methods like footprint assembly, Feline, and fast footprint mip-mapping have been proposed to satisfy the desire for the high quality image. In spite of increases to memory bandwidth, the limit of the memory bandwidth is still a bottleneck of the texture filtering hardware. Moreover, it is very important to keep the quality of rendered image good.
In this thesis, we propose an edge function based anisotropic texture filtering The weight plays a key role in effective filtering to render the image of high quality with the restricted number of texels loaded from memory for real-time filtering. So, in generating weights that are used at post-filtering texels in a region that covers the footprint, our anisotropic filtering algorithm uses both an exact footprint shape approximation and Gaussian filter. For an exact footprint shape approximation, the edge function is used to represent the edge of the footprint. The normalized value of the edge function gives the distance relative to the contribution of texels to a final intensity. Calculating a Gaussian filter using this normalized value generates a good weight.
Therefore, the quality of rendered images is superior to other anisotropic filtering methods in the same restricted number of texels. For images of the same quality, our method requires less than 0.625 times the texels of other methods. Consequently, the improvement in performance is more than twice that of other methods. With low hardware overheads, our method can be implemented at a reasonable cost. In practice, the algorithm is demonstrated through VLSI implementation. The hardware, which is described by verilog and synthesized with a 0.35 urn 3.3 V standard cell library, is operated at 100 MHz and it generates 100 M texture-filtered RGB pixel-color values per second.
텍스쳐 매핑(texture mapping)은 3차원 그래픽스에서 장면(scene)의 사실감을 효과적으로 표현해 주는 대표적인 알고리즘이다. 최근까지 그래픽 가속기의 텍스춰 매핑은 연산량과 메모리 접근(access)이 적고 구현이 간단한 3차 선형 필터링(tri-linear filtering) 방식으로 사용되어져 왔다. 하지만, 이 필터링 방식은 장면의 고화질을 추구하기에는 한계가 있다. 따라서, 장면의 고화질을 추구해 가는 상황에서 이를 대신할 이방성 필터링(anisotropic filtering) 방식이 제안되어지고 있다. 이방성 필터링은 화질의 향상을 추구하는 대신에 현재의 텍스쳐 매핑 하드웨어의 병목(bottleneck)인 메모리 접든이 빈번하다는 문제점이 있다.
지금까지 제안되어진 이방성 필터링 방식 중 footprint assembly는 고화질의 장면을 생성하지만, 빈번한 텍스춰 메모리 접근을 필요로 하는 단점을 가지고 있다. Fast footprint mip-mapping은 면적 점유 가중치(weight)로 필터링하는 방식을 제안하여 제한된 메모리 대역폭(bandwidth) 하에서 footprint assembly에 견줄만한 화질의 장면 생성을 가능하게 하였다. 하지만, footprint 모양(shape)의 부정확한 근사가 부정확한 가중치를 계산하며 화질 개선을 위한 필터가 가중치 계산에 적용되지 못한 단점이 있다. 가중치 테이블(table)이 상당히 큰 것 역시 하드웨어 비용 측면에서의 단점으로 드러난다. Edge function based anisotropic texture filtering은 이 가중치 계산을 적은 하드웨어 비용으로 효과적으로 수행하는 방식을 제안하여 제한된 메모리 대역폭 하에서 고화질의 장면을 생성하는 알고리즘이다.
본 연구는 화질과 하드웨어 비용(cost)을 개선하는데 목표를 두고 있다. Edge function을 이용한 정확한 footprint 모양의 표현(representation) 및 각 텍셀의 상대적인 기여도를 제공하는 edge function의 정규화된(normalized) 값을 이용한 Gaussian 필터 가중치 계산을 제시하여, 제한된 메모리 대역폭 하에서 기존 이방성 필터링 방식보다 우월한 화질의 장면을 생성한다. 같은 화질상에서 본 연구가 다른 방식보다 적은 수의 텍셀들을 요구함으로, 최소 2배 이상의 성능 향상을 달성한다. 본 방식의 적은 하드웨어 비용 구현 가능성을 VLSI를 통해 보이며, 0.35um cell library로 100MHz에서 동작하는 것을 검증하였다(post-simulation).
