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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?。?/strong>
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(622) 評論(0)  編輯 收藏 引用


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