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第三節 Tessellation技術

    N-Patch技術的創意雖然不錯，但是只能簡單的生成一種曲面，這是非常不夠的，所以在R600的Tessellation技術中就對這些問題進行了滿足。

    Tessellation技術的原理和前面所說的TruForm技術是類似的，但是功能和效果卻有著不小的不同。

  

 Tessellation技術能夠精確的由粗糙的模型獲得細膩的效果

    首先，是Tessellation技術在對一個網格進行細分的過程中具備更加智能的分法。我們前面在介紹位移貼圖的時候也介紹過網格細分，不過在位移貼圖技術中的網格細分是采用的等分的方法，其實在位移貼圖中采用的網格細分的過程也是tessellation這個詞的動詞形式tessellate，但是我在前面均避免了采用這個詞，是擔心大家混淆概念。我們現在介紹的第一個字母大寫的Tessellation技術是一個專有名詞，是一套技術的合稱。

    言歸正傳，在Tessellation技術中，采用的網格細分的方法是智能的，有的地方做細分網格，有的地方根本就不用做細分的就不作。

第一小節 Tessellation技術的網格細分算法：

    在Tesselation技術中，采用了三種不同的網格細分法則。

    第一種：離散算法

 
    這種方法在創建頂點的位置的時候使用的是等分的方法，創建的點之間的距離都是一樣的。這種網格細分的算法的參數是整數，每個邊上插入的頂點的數目就是參數。

 

    離散算法的網格細分是一種最基礎的算法，不過也具備最明顯的局限性，這種算法只能對三種最基本的三角形數據格式進行操作，這三種數據格式分別是最基本的“三角形列表”、“三角形條帶”以及“三角形扇形”。

 

第二種：連續算法。

 

    連續算法的特點是能夠使用浮點數作為參數，如果參數的小數部分為零，這種算法和前面說的離散算法是一樣的，如果小數部分有值，會將以中心部分的邊繼續細分。

第三種：自適應算法

    自適應算法的功能就更加強勁了，它在細分網格的時候，能夠對不同的邊采用不同的級別進行細分。這樣的好處就是節省了資源。

    自適應算法的的參數也是浮點數，不過對于每條邊可以有不同的參數，在這個算法中，參數范圍是1.0到15.0。