[DX9] Blur für Shadowmap

[DomiOh]

Hallo,

ich mache für meine Shadow-Map ein Blur. Das empfinde ich als ziemlich langsam.
Gibt es da Möglichkeiten, das ganze zu beschleunigen?

[Schrompf]

Nicht viele. Ausnutzung des bilinearen Filters der Grafikkarte durch geschicktes Platzieren der Samples genau auf den Texel-Grenzen. Oder falls Du es noch nicht getan hast: Aufteilung des Blurs in separate Durchgänge für horizontal und vertikal.

[DomiOh]

Die separaten Vorgänge habe ich, aber wieso beschleunigt das die ganze Sache?

[Aramis]

Weil du Singlepass n^2 Samples machen musst um den gleichen Effekt zu erzielen wie mit zwei getrennten Passes zu je n Samples.

[DomiOh]

Wieso dann n^2... Irgendwie verstehe ich das jetzt nicht so ganz...

[Schrompf]

Blur mit 5x5 Samples im Single-Pass: 25 Texturzugriffe
Blur mit 5x5 Samples in 2 Passes: 2x jeweils 5 Texturzugriffe

Das eine ist O(n^2), das andere nur O(n).

[Aramis]

Oder grafisch:

Code: Alles auswählen

xxxxx          vs xxxxx + x
xxxxx                     x
xxxxx                     x
xxxxx                     x
xxxxx                     x

Natürlich, der zweite Pass bringt auch einen gewissen Overhead mit sich, schließlich musst du ja Target/Quelle wechseln. Für *ganz* kleine Blurkernel auf geringer Auflösung ist die Singlepass-Variante also zumindest theoretisch schneller. In den DX Samples kommt beispielsweise hin und wieder mal (iirc) ein Singlepass (Pseudo)-2D-Kernel mit unregelmäßig verteilten Samples zum Einsatz.

[glassbear]

Wieso dann n^2... Irgendwie verstehe ich das jetzt nicht so ganz...

Ein paar Grundlagen: Blur ist ein Filter für ein Signal (=das Bild in diesem Fall) und jeder Pixel muss mit einer 2D-Matrix multipliziert werden.. Meist wird ein Gaussian Blur eingesetzt, da dies ein linear separierbarer Filter ist: Computational Complexity. Deshalb kann man statt der Anwendung einer 2D-Matrix auf das gesamte Bild, diese Berechnung zerlegen in:
1. 1D-Filter in horizontaler Richtung
2. 1D-Filter in vertikaler Richtung

Das verringert die Berechnungskomplexität von O(wk * hk * wi * hi) auf O(wk * wi * hi) + O(hk * wi * hi) mit
wk = kernel width
hk = kernel height (==> die Größe der 2D-Matrix)
wi = Image Width
hi = Image Height (==> Größe des Signals)

Beispiel für 5x5 Kernel auf 720p:
2D: O(5 * 5 * 1280 * 720) ==> 24.040.000 Berechnungen
1D: O(5 * 1280 * 720) + O(5 * 1280 * 720) ==> 9.216.000 Berechnungen


Irgendwie hat das dt. Wikipedia zu diesem Thema kaum Inhalt :(


PS: Ich hoffe, ich hab nix durcheinander gebracht, ist schon ein paar Jährchen her :mrgreen: