完美DX10!ATI新王者HD2900XT权威评测
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第六章 游戏画质提升四倍！全新CFAA解析
无论NVIDIA还是ATI，在提高显示芯片性能的同时，他们都在致力于提升游戏的画面质量，在不改变游戏API以及渲染模式的情况下，最简单同时也最有效的方法就是采用全屏抗锯齿（Full-Scene Anti-Aliasing，FSAA是一种统称），并不断改进抗锯齿的算法、提高抗锯齿的精度。
第六章\\第一节 抗锯齿技术及其两种基本方法
● 什么叫做抗锯齿（Anti-Aliasing）
我们知道，电脑画面是由一个个小象素所构成的。虽然这些象素非常的小，不过每一个象素都覆盖了这一画面上的某一个区域。我们可以将这些象素比作通向虚拟世界的一扇一扇窗户，而电脑的任务就是决定每一个象素的颜色以使得我们通过这些窗户能看到一幅最美的画面。不过渲染的速度也是一幅“实时”图片的所需要考虑的一个重要因素，因此通常象素的色彩都通过对该象素内的某一点进行采样得到的颜色所决定的（即我们所谓的点采样Point Sampling）。不幸的是，为了提高速度而采取的这种做法可能使得所采样的单个点的色彩不能体现出整个象素所覆盖区域的色彩状况。当这种情况出现在物体的边缘的时候就非常明显了。
混合黑色和白色，用不同色阶的灰色填充边缘，效果显著提升 有一些象素“跨”在物体的边缘，该象素内部的色彩是有一定比例的，而且在外部的显示我们也希望体现出这一比例。物体的边缘两边却会呈现出不同的颜色。点采样技术将会使得整个象素呈现出边缘两边的某一种颜色。而这样对物体边缘的着色无论是着上前景色或是背景色中的哪一种色，由于象素间色彩的突然跳变，都自然而然的会呈现出锯齿状。这种情况就是我们所说的锯齿（Aliasing）了。这是由于这一个象素的面积正好覆盖在了边缘上，两边都有它的存在。一个更好的办法就是将前景色和背景色进行混合从而造出第三种颜色来填充色一象素。这种方法能有效的改进图像边缘的表现效果，换一种说法就是实现了“抗”锯齿的作用。
● 超级采样（SuperSampling）抗锯齿
早期的图形芯片都采用了SuperSampling（超级采样）的算法，代表产品为GeForce 256/GeForce 2/Radeon 7000/7500，其实更老的VOODOO显卡也能够支持这种算法。
超级采样就是将一个像素拆分为几个像素（也就是进行多次采样，Subpixel），然后进行独立的处理并写入缓存。超级采样利用更多的取样点来增加图形像素的密度来改善平滑度，如此一来图形芯片所处理的图像分辨率比实际输出图像分辨率大的多！因此SSAA的画质改善是有目共睹的，但以当时芯片的实力来看最终性能却是惨不忍睹！
超级采样虽然非常原始，但这种模式至今仍然被保留了下来，因为后期出现的很多抗锯齿算法在面对特殊物体时无能为力，因此不得不请出低效率的超级采样来帮忙（比如NVIDIA的透明抗锯齿超级采样）。我们可以把超级采样看作是“无损压缩”的算法，画质最高但性能损失最大，因此使用的情况并不多。
超级采样根据每个像素中取样的位置可分为：OrderedGridSuperSampling（OGSS，有序栅格）和RotatedGridSuperSampling（RGSS，旋转栅格）。
OGSS是将原来的画面放大并且在这放大的画面中进行着色，之后再将画面还原到原来的大小显示出来，这样的做法所得到画面会将画面中影像边缘的锯齿消除。
RGSS是在取样点的位置旋转了一个角度来达成更好的消除锯齿目的，在一些角度可以获得好于OGSS的效果。早期，ATI使用RGSS算法，而NVIDIA使用OGSS，后来NVIDIA在NV40当中也加入了RGSS算法。
● 第三小节 多重采样（Multi-Sample），抗锯齿技术真正实用化
超级采样性能损失太大，基本上只能在低分辨率下才敢打开，实用价值并不高，因此各家图形厂商不约而同的启用了更加智能的多重采样抗锯齿（Multi-Sample Anti-Aliasing），这种AA算法在对像素进行采样前首先检测像素的位置，看其是否位于模型的边缘，也就是说MSAA仅仅处理对象边缘的像素，这样大大降低了抗锯齿所需要处理的数据量，同时还能保证抗锯齿质量。从此MSAA也成为了事实上的抗锯齿标准！
由于MSAA的智能性，打开AA之后的性能损失基本上取决于屏幕内多边形的数量，有些程序性能损失还是比较大，但有些就小了很多。总的来说缓解了GPU的压力，让游戏玩家以很少的代价获得了画质的明显改善。
但MSAA并不总是有效的，比如遇到很多密集的树叶、草丛、栅栏或铁丝网时，多重采样不认为这些像素是在模型边缘，因此忽略了这些位置。所以图形厂商不得不在此基础上对算法进行改进，加入了新的辅助抗锯齿模式，比如NVIDIA的透明（Transparency）抗锯齿和ATI的自适应（Adaptive）抗锯齿，通过额外的采样甚至是超级采样来强制提升画质。
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