用nodejs可以做网站么,做的网站怎么样才能再网上看到,宣传网站建设背景,网站建设运营费计入什么科目所谓HDR就是高动态范围的意思。在普通的显示器和位图里#xff0c;每通道都是8-bit#xff0c;也就是说RGB分量的范围都是0-255#xff0c;这用来表示现实中的颜色显然是远远不够的。现实中的图像的动态范围远远大的多#xff0c;那么如何在现有的显示设备里尽可能的保持更…所谓HDR就是高动态范围的意思。在普通的显示器和位图里每通道都是8-bit也就是说RGB分量的范围都是0-255这用来表示现实中的颜色显然是远远不够的。现实中的图像的动态范围远远大的多那么如何在现有的显示设备里尽可能的保持更大的动态范围而且让它能更符合人眼的习惯就成了图形学研究的一个热点。通常真正的HDR的做法都是采用浮点纹理把渲染运算的过程中我们使用16bit的动态范围来保存运算结果然后对运算结果进行分析求出这个图像的中间灰度值然后对图像进行调整映射到LDR的设备中。但是这样的算法有两个非常耗资源的过程其中一个是浮点纹理另外一个就是求图像中间灰度通常情况是把图像不停的渲染到RenderTarget每渲染一次图像大小缩小一半直到缩小到1x1大一个1024 x1024的图像需要渲染10次。因此虽然HDR的效果非常漂亮但是目前还是只有为数不多的产品采用了这样的算法大部分都是采用的伪HDRblow效果。 伪HDR效果通常是重新调整图像的亮度曲线让亮的更亮暗的更暗一些而Blow效果则是图像的亮度扩散开来产生柔和的效果。 在这里采用一个二次曲线来重新调整图像的亮度这个曲线的方程是 x [ (2-4k) x 4k-1 ). K的取值范围为0.5 – 2.0 经过这个公式调整以后图像上亮的区域将更加的亮并且整体亮度会提高。那么接下来如何使图像的亮度扩散开来呢一种可行的方法就是对场景图像做一次downsample。把它变成原来的1/4次大小那样就等于亮度往外扩散了4x4个象素的区域。 技术方案已经基本有了。接下来将要在RenderMonkey里实现它和前面的例子不同这里需要使用RenderMonkey的多pass渲染 第一个pass我们先对图像进行downsample操作。首先在原来的pass前增加一个新的pass并命名为downsample pass。然后建立一个render to texture的纹理节点设定它的大小原图像大小的1/4并在新建立的pass里建立一个render target的节点指向它。这样这个pass的渲染结果就会保存到这个render to texture中。这个pass的pixel shader只要使用前面模糊效果的shader就可以了。 接下来将另外一个pass命名为render pass并增加一个新的纹理对象。并把纹理对象指向刚才增加的render to texture以便能在该pass中使用这个downsample过的图像。然后增加一个float类型的变量用来表示上面公式中提到的k值最终工作区的结构如下图 接下来编辑render pass的pixel shader。代码如下 下面是原图像和经过处理后图像的对比 点击查看大图原图 k 1.1 k 1.6 图经过伪HDRBlow处理过的图像和原图的对比转载于:https://www.cnblogs.com/lancidie/archive/2012/01/19/2326840.html
