FFT镜头效果解析

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3DMark11的whitepaper里突出了用FFT实现镜头效果的方法。这里指的镜头效果包括bloom和泛光等，一般在HDR的tone mapping之前做。

传统镜头效果

Bloom是最常见的效果。一般就用一个gaussian blur完成。但那样的结果缺乏层次感，只是亮的一片。在Halo等游戏中，用了较为复杂的bloom方式。它先把HDR image做多次downsample，在每一次上都分别作gaussian blur，然后再以一定的权重混合起来，得到富有层次的bloom。

Bungie的Bloom方法，来自Lighting and Material of HALO 3

 

对于bloom本身这样已经基本可以了，但如果要增加更多镜头眩光的效果，比如DX SDK里HDRLighting的Star Effect，就得再增加更多的pass。而且如果blur的kernel很大的话，速度也会有严重下降。比如在不少游戏里也开始使用类似Star Trek 11里面的横向镜头眩光，几乎需要一个全屏大小的kernel，对于实时应用来说是伤不起的。（J.J. Abrams在不少片子里都用了这种横向的lens flare）

 

FFT方法

其实所有这些镜头效果都是blur，也就是用一个kernel去卷积每一个像素。数学上有个卷积定理：

即

其中表示卷积，表示傅里叶变换，表示傅里叶逆变换。也就是说，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。所以，所与那些镜头效果需要的卷积都可以在FFT之后的频域上用一次乘法完成。不管你要多少层bloom、多少个star、多大的kernel，全都在1 pass内解决。

整个算法的框架非常简单：

1. 对输入图像做FFT
2. 把FFT过的kernel图像和1的结果做逐像素复数乘法
3. 逆FFT

这就完成了所有的镜头效果。举个实际例子：

输入图像（来自前不久刚完成的Scene Player）

 

在FFT之前需要downsample到512×512大小，并且只保留亮的部分（bright pass）：

 

FFT的结果，分别是实数部分和虚数部分：

 

 

kernel图像，在Paint.net里面随便画的

 

kernel也做FFT之后，把两者进行复数相乘，

 

 

 

 

 

其中re和im分别表示实部和虚部。

逆FFT的结果

 

叠加回原图

 

唯一剩下的问题就是如何得到kernel的图像。目前我想到的方法是提供一个交互工具，由美术手工绘制，旁边显示最终结果。可以预定义一些pattern，在工具中迭加使用。

未来

FFT镜头效果的算法已经探索完成。目前的实验里，FFT调用的是FFTW库，下一步将会在GPU上实现FFT（有PS的版本和CS的版本），这样就能把整条流水线在GPU上，替换掉现在HDR post process里的bloom部分。

FFT还可以用于其它跟卷积有关的操作中，以后我会探索用FFT完成DoF、Bokeh、Motion blur、SSAO等常用的效果。Again，仍是在一个pass内完成。