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第三节 Tessellation技术

    N-Patch技术的创意虽然不错，但是只能简单的生成一种曲面，这是非常不够的，所以在R600的Tessellation技术中就对这些问题进行了满足。

    Tessellation技术的原理和前面所说的TruForm技术是类似的，但是功能和效果却有着不小的不同。

  

 Tessellation技术能够精确的由粗糙的模型获得细腻的效果

    首先，是Tessellation技术在对一个网格进行细分的过程中具备更加智能的分法。我们前面在介绍位移贴图的时候也介绍过网格细分，不过在位移贴图技术中的网格细分是采用的等分的方法，其实在位移贴图中采用的网格细分的过程也是tessellation这个词的动词形式tessellate，但是我在前面均避免了采用这个词，是担心大家混淆概念。我们现在介绍的第一个字母大写的Tessellation技术是一个专有名词，是一套技术的合称。

    言归正传，在Tessellation技术中，采用的网格细分的方法是智能的，有的地方做细分网格，有的地方根本就不用做细分的就不作。

第一小节 Tessellation技术的网格细分算法：

    在Tesselation技术中，采用了三种不同的网格细分法则。

    第一种：离散算法

 
    这种方法在创建顶点的位置的时候使用的是等分的方法，创建的点之间的距离都是一样的。这种网格细分的算法的参数是整数，每个边上插入的顶点的数目就是参数。

 

    离散算法的网格细分是一种最基础的算法，不过也具备最明显的局限性，这种算法只能对三种最基本的三角形数据格式进行操作，这三种数据格式分别是最基本的“三角形列表”、“三角形条带”以及“三角形扇形”。

 

第二种：连续算法。

 

    连续算法的特点是能够使用浮点数作为参数，如果参数的小数部分为零，这种算法和前面说的离散算法是一样的，如果小数部分有值，会将以中心部分的边继续细分。

第三种：自适应算法

    自适应算法的功能就更加强劲了，它在细分网格的时候，能够对不同的边采用不同的级别进行细分。这样的好处就是节省了资源。

    自适应算法的的参数也是浮点数，不过对于每条边可以有不同的参数，在这个算法中，参数范围是1.0到15.0。