笔记

SSAO介绍

AO

环境光遮蔽，AmbientOcclusion。一种模拟光线到达物体的能力和粗略的全局方法。

SSAO

屏幕环境光遮蔽，Screen Space Ambient Occlusion， 一种实现环境光遮蔽遮蔽效果的渲染技术。通过获取像素的深度缓冲、法线缓冲来计算实现，来近似的表现物体在间接光下产生的阴影

历史

AO在Siggraph 2002年会由ILM展示
2007年，Crytek将SSAO应用于孤岛危机

原理

  1. 获取深度、法线缓冲
  2. 利用深度值，反推每个像素在世界空间中的三维位置
  3. 利用法线，得到法向半球
  4. 利用法向半球产生随机向量，计算像素随机后的坐标（多次采样）
  5. 与采样点的深度进行比较，加权到AO中
  6. 后期（模糊等）

SSAO算法实现

获取深度、法线缓冲数据

C#

private void Start(){cam = this.GetComponent<Camera>();cam.depthTextureMode = cam.depthTextureMode | DepthTextureMode.DepthNormals;
}

获取相机组件
深度纹理模式设置为 带深度 和 带法线的

Shader


这里的UV是屏幕空间的UV

重建相机空间坐标

具体参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92315967


构建法向量正交基


tangent其实是半球面上 随机的一个向量（随机的方法参考下文）

AO采样核心


第二步：
_SampleKeneralRadius ： 采样半球的半径长度
第三步：
因为都是在观察空间下进行的计算，所以得到randomPos后，乘以投影矩阵，再视图映射即可得到相应的屏幕坐标
rclipPos ：即是球面上的点

SSAO优化

1. 随机正交基

应用于求法向半球的正交基时，其第二步生成随机变量。

_ScreenParams.xy 是屏幕的长宽，除以4是为了对应4x4像素的贴图。
因为i.uv 的增量是 1/_ScreenParams.x 或 1/_ScreenParams.y ，noiseUV增量也即 x或y增0.25，也即Noise贴图走一个格子。

2. AO累加平滑优化——范围判断

如果从天空盒的位置产生半球，采样到深度差很大的球体遮挡会产生ao，导致天空的像素上有阴影

加一个深度差绝对值的阈值判断，能够避免采样到深度差太大的无关遮挡
原本：

改成：

3. AO累加平滑优化——自身判断

4. AO累加平滑优化——AO权重


随机点的xy 越靠近的，权重越大

5. 模糊

烘培AO

三维建模软件烘培

烘培AO到纹理

优点：

  1. 单一物体可控性强(通过单一物体的材质球上的AO纹理贴图)，可以控制单一物体的AO的强弱；
  2. 弥补场景烘焙的细节，整体场景的烘焙(包含AO信息)，并不能完全包含单一物体细节上的AO，而通过三维建模软件烘焙到纹理的方式，增加物体的AO细节。
  3. 不影响其(Unity场景中)静态或者动态。

缺点：

  1. 操作较其它方式繁琐，需要对模型进行UW处理，再进行烘焙到纹理。
  2. 不利于整体场景的整合(如3DMax烘焙到纹理，只能选择单一物体，针对整体场景的处理工作量巨大)；
  3. 增加AO纹理贴图，不利于资源优化(后期可通过其它纹理通道整合资源)；
  4. 只有物体本身具有AO信息，获取物体之间的AO信息工作量巨大。

游戏引擎烘培AO

优点：

  1. 操作简易，整体场景的烘焙，包含AO的选择。
  2. 不受物体本身的UW影响，Unity通过Generate Lightmap UVs生成模型第二个纹理坐标数据。（TODO！！！不懂）
  3. 可以生成物体与物体之间的AO信息。
    缺点：
  4. 缺少单一物体的细节(可调整参数提高烘焙细节，但换之将增加烘焙纹理数量和尺寸，以及烘焙时间)；
  5. 受物体是否静态影响，动态物体无法进行烘焙而获得AO信息。

SSAO优缺点

优点：

  1. 不依赖场景的复杂度，其效果质量依赖于最终图片像素大小。
  2. 实时计算，可用于动态场景。
  3. 可控性强，灵活性强，操作简单。
    缺点：
  4. 性能消耗较之上述2种方式更多，计算非常昂贵。
  5. AO质量上要比离线渲染烘焙(上述2种)不佳(理论上)。

SSAO性能消耗

主要在两个方面

AO法向半球的随机采样

  1. For结构代码
  2. 采样数：64 x 长 x 宽次AO核心计算
  3. 每个像素需要采样64次屏幕深度值、法线值

双边滤波的多重采样

作业

实现SSAO效果

原图

AO图

混合图

使用其它AO算法实现进行对比

HBAO原理

全称Horizon-Based Ambient Occlusion，水平基准环境光遮蔽。

  1. 将360度分等份，在各个方向上做RayMarching，同时对这些方向加入随机旋转。下图以分4个方向来做

  2. 对于其中一个方向。再RayMarching过程中，得到一个最大的horizon angle（水平角）

  3. 根据点P及其法线，计算出切面角tangent angle

  4. 通过horizon angle 和 tangent angle，计算得出AO。（注意这里角度的范围，是实现的细节）

  5. 对其它三个方向相同操作，将AO值加起来平均后，得到最终点P的AO值

HBAO效果实现

核心代码：

fixed4 frag_Ao (v2f i) : SV_Target{//采样获得深度值和法线值float3 viewNormal;float linear01Depth;float4 depthnormal = tex2D(_CameraDepthNormalsTexture,i.uv);DecodeDepthNormal(depthnormal,linear01Depth,viewNormal);//获取像素相机屏幕坐标位置float3 viewPos = reconstructViewPos(i.uv);//获取像素相机屏幕法线，法相z方向相对于相机为负（so 需要乘以-1置反），并处理成单位向量viewNormal = normalize(viewNormal) * float3(1, 1, -1);float deltaAngle = 2.0 * UNITY_PI / _RayAngleStep;// 1/屏幕分辨率宽w , 1/屏幕分辨率高hfloat2 InvScreenWH = _ScreenParams.zw - 1.0;//_RayMarchingRadius 屏幕空间的采样半径float rayMarchingStepSize = _RayMarchingRadius/_RayMarchingStep; //采样核心float ao = 0;for(int j = 1; j <= _RayAngleStep; j++){float uvAngle = deltaAngle * j;float maxHAngle = _AngleBias;//两个叉乘求tangent线 float3 marchingDir =  float3(GetRayMarchingDir(uvAngle), 0.0f);float3 temp = cross(marchingDir , viewNormal);float3 tangent = cross(temp, viewNormal);float sinTangentAngle = length(tangent.z)/length(tangent);sinTangentAngle *= tangent.z > 0.0f ? 1.0f : -1.0f;for(int k = 1; k < _RayMarchingStep; k++){float2 deltaUV = round( marchingDir * rayMarchingStepSize * k) * InvScreenWH;float2 stepUV = i.uv + deltaUV ;float3 pointPos = reconstructViewPos(stepUV);float3 diffPos = pointPos - viewPos;float exist = (diffPos.z < -0.04 ? 1.0 : 0.0);//差值z需小于0，并且加一点bias//这个漏了，明显错误，想了好久float sinHAngle = length(diffPos.z)/length(diffPos) * exist;if(sinHAngle > maxHAngle){maxHAngle = sinHAngle;}}if(maxHAngle  > _AngleBias){ao += maxHAngle - sinTangentAngle;}}ao = ao / _RayAngleStep;float4 color;color = max(0.0, 1 - ao * _AOStrength);color.a = 1;return color;}

补充函数

inline float2 RotateDirections(float2 dir, float2 rot)
{return float2(dir.x * rot.x - dir.y * rot.y,dir.x * rot.y + dir.y * rot.x);
}inline float2 GetRayMarchingDir(float angle)
{float sinValue, cosValue;sincos(angle, sinValue, cosValue);return RotateDirections(float2(cosValue, sinValue), float2(1.0, 0));
}float3 reconstructViewPos(float2 uv)
{float3x3 proj = (float3x3)unity_CameraProjection;float2 p11_22 =  float2(unity_CameraProjection._11, unity_CameraProjection._22);float2 p13_31 =  float2(unity_CameraProjection._13, unity_CameraProjection._22);float depth;float3 viewNormal;float4 cdn = tex2D(_CameraDepthNormalsTexture, uv);DecodeDepthNormal(cdn, depth, viewNormal);depth *= _ProjectionParams.z;return float3((uv * 2.0 - 1.0 - p13_31) / p11_22 * (depth), depth);
}

HBAO效果

之前的SSAO

对比HBAO、SSAO

  1. HBAO性能是有较大提升的，更适用于移动端。HBAO采样数大量减少，如果一个像素采样4个方向，4个RayMarching的话，也即16个采样点。而SSAO 要64个采样点，相当于4倍。其实可以理解为HBAO的通过角度的大小，节约了一部分的采样点。
  2. 效果上看，HBAO近处的细节相比于SSAO，是会差一截的。原因是步进（RayMarching）是基于屏幕的，越近，像素点之间的信息就越少。

HBAO优化

1. 基础阈值

当sin(H)大于一个bias时，才有ao

2. 非连续问题

只有在半球区域内的遮挡才有效，与避免从天空盒采样到遮挡同理。

原HBAO

解决非连续问题后的HBAO

在代码中，加入阈值判断，可以看出远处墙体的阴影少了。

3. 衰减

离像素点越远的采样点，影响应该越小
使用公式：W（r）= 1 - r²

公式曲线

Per-Sample Attenuation： 逐采样衰减。考虑阈值内的各个采样点，分别乘以权重给出贡献。

Per-Sample Attenuation

原HBAO

添加衰减后的HBAO

加入了衰减后，可以发现阴影的扩散变小了，更紧凑了。

其它AO

GTAO，Bent Normal，AAO，TSSAO，VXAO，UE4的Distance Filed Ambient Occlusion

参考资料

https://www.bilibili.com/video/BV16q4y1U7S3?p=2
https://developer.download.nvidia.cn/presentations/2008/SIGGRAPH/HBAO_SIG08b.pdf
https://blog.csdn.net/puppet_master/article/details/82929708

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