Методы первого класса дают точное решение задачи удаления невидимых линий и поверхностей, никак не привязанное к растровым свойствам картинной плоскости.
Они могут работать как с самими объектами, выделяя те их части, которые видны, так и с их проекциями на картинную плоскость, выделяя на ней области, соответствующие проекциям видимых частей объектов, и, как правило, практически не привязаны к растровой решетке и свободны от погрешностей дискретизации. Так как эти методы работают с непрерывными исходными данными и получающиеся результаты не зависят от растровых свойств, то их иногда называют непрерывными (continuous methods).
Простейший вариант непрерывного подхода заключается в сравнении каждого объекта со всеми остальными, что дает временные затраты, пропорциональные л2, где п - количество объектов в сцене.
Однако следует иметь в виду, что непрерывные методы, как правило, достаточно сложны.
Методы второго класса (point-sampling methods) дают приближенное решение задачи видимости, определяя видимость только в некотором наборе точек картинной плоскости - в точках растровой решетки. Они очень сильно привязаны к растровым свойствам картинной плоскости и фактически заключаются в определении для каждого пиксела той грани, которая, является ближайшей к нему вдоль направления Компьютерная графика. Полигональные модели проектирования. Изменение разрешения приводит к необходимости полного перерасчета всего изображения.
Простейший вариант дискретного метода имеет временные затраты порядка С/7, где С - общее количество пикселов экрана, а п - количество объектов.
Всем методам второго класса традиционно свойственны ошибки дискретизации (aliasing artifacts). Однако, как правило, дискретные методы отличаются известной простотой.
Кроме этого существует довольно большое количество смешанных методов, использующих работу как в объектном пространстве, так и в картинной плоскости, методы, выполняющие часть работы с непрерывными данными, а часть - с дискретными.
Большинство алгоритмов удаления невидимых граней и поверхностей тесно связано с различными методами сортировки. Некоторые алгоритмы проводят сортировку явно, в некоторых она присутствует в скрытом виде. Приближенные методы отличаются друг от друга фактически только порядком и способом проведения сортировки.