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            牽著老婆滿街逛

            嚴以律己,寬以待人. 三思而后行.
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            如何選擇swscale中的縮放算法

            轉載自:http://blog.yikuyiku.com/?p=2280

            翻譯自:http://forum.doom9.org/showthread.php?t=160593

            譯者按:此文檔時間為2008。

            個人建議

            放大:
            重視速度:fast_bilinear, point
            重視質量:cubic, spline, lanczos

            縮小:
            重視速度:fast_bilinear, point
            重視質量:gauss, bilinear
            重視銳度:cubic, spline, lanczos

            注意:使用定bit(而不是定量化器)編碼時,稍模糊的輸入可能反而比較為銳的輸入在縮放后獲得較好的結果,尤其在低碼率時更是如此。

            錯誤類型

            ringing
            在銳利的邊緣有塊狀的波或噪點
            糟糕的:sinc, lanczos (with high filter length)
            可接受:lanczos (with low filter length), cubic, spline
            優秀的:area, (fast)blinear, gauss, point

            blur
            細節丟失
            糟糕的:gauss with high variance
            可接受:(fast)bilinear, area
            優秀的:others

            aliasing (only downscale)
            梯狀的線條
            細節豐富的區域看上去很糟
            塊狀區域顯示錯誤
            糟糕的:fast bilinear, point, gauss with low variance
            可接受:area
            優秀的:others

            blocky (upscale only)
            圖像產生了很多塊效應
            糟糕的:point
            優秀的:others

            sws 編號 / 名稱 / 錯誤類型

            r ringing
            b blurry
            a aliasing (downscale only)
            m mosaic (blocky) (upscale only)

            -sws 0 fast bilinear bA
            -sws 1 bilinear b
            -sws 2 bicubic high sharpness r
            low sharpness b
            -sws 3 experimental ????
            -sws 4 nearest neighbour AM
            -sws 5 area ba
            -sws 6 luma bicubic / chroma bilinear r
            -sws 7 gauss low sharpness B
            high sharpness AM
            -sws 8 sinc R
            -sws 9 lanczos long filter R
            short filter b
            -sws 10 bicubic spline r


            posted on 2013-08-14 22:04 楊粼波 閱讀(619) 評論(0)  編輯 收藏 引用

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