首先降采样，然后分别在横、纵两个方向使用高斯核对图片进行过滤

参考

概率论-正态分布

亮度修改: color*亮度值

对比度: lerp(splitColor,color, 对比度)

饱和度: 偏离灰度越大，饱和度约高，越靠近约低, lerap(grayCol, col, 饱和度值)

下图是调高了亮度， 增加对比度、饱和度后的效果

首先降采样，提取亮度高于阈值的部分，对过滤的图片进行模糊（实现衍射），最后把处理的图片和原图叠加

存储前一帧的图像,渲染时，RenderTexture.MarkRestoreExpected()恢复, 与当前帧blend 混合使用了两个PASS, 第一个blend, 第二个重置alpha

效果图如下

(1)保存上一帧的VP矩阵(世界坐标转视坐标转裁剪坐标) (2)shader中获取深度depth,倒推NDC坐标(uv.x * 2 - 1, uv.y 2 - 1, depth2 - 1, 1), 应用当前Matrix_PV倒推世界坐标,然后应用上一帧的VP矩阵得到上一帧这个世界坐标点的NDC坐标，用两次ndc坐标的距离计算速度。

这种实现只对相机运动，RenderObject没有运动的情况有效果。

Unity Shader - 深度图基础及应用

Unity Shader中的ComputeScreenPos函数

神奇的深度图：复杂的效果，不复杂的原理

全面认识Depth - 这里有关于Depth的一切

依然是根据深度获取世界坐标，雾计算方式：线性、指数、指数平方。

linear: (dmax - z) / (dmax - dmin) dmax、dmin雾的最大、小距离

exponential: e^(-d*|z|) d为浓度

指数平方: e^(-(d-|z|)^2) d为浓度

使用Roberts核，比较法线和深度差异

下图未blur的效果图

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