数字视频采样率影像重重采样是？常用德方法有？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-07-10 02:23 标签： 数字视频采样率
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数字影像的重采样PPT
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这是V-Ray常用参数详解的第三部分。
三、V-Ray图像采样器（抗锯齿）
　　固定：VR中最简单的采样器，对于每一个像素它使用一个固定数量的样本。
　　细分：确定每一个像素使用的样本数量，数值越大所花费时间越长。当取值为1 的时候，意味着在每一个像素的中心使用一个样本，虽然时间较快但此时锯齿较大；当取值为4的时候，将按照低差异的蒙特卡罗序列来产生样本，虽然锯齿有所改善，但时间花费较长。
　　对于具有大量模糊特效（比如运动模糊，景深模糊，反射模糊，折射模糊）或高细节的纹理贴图场景，使用（固定图像采样器）是兼顾图像品质与渲染时间的最好选择。
　　一般地，固定方式由于其速度较快而用于测试，细分值保持默认，在最终出图时选用自适应QMC或者自适应细分。
　　解析：
　　1、自适应QMC：根据每个像素和它相邻像素的明暗差异QMC 产生不同数量的样本，使用时细节显得平滑。适用于场景中有大量模糊和细节情况。它与VR的QMC采样器是关联的，它没有自身的极限控制值，不过可以使用VR的QMC采样器中的噪波阈值参数来控制品质。
　　2、最小细分：决定每个像素使用的样本的最小数量，主要用在对角落等不平坦地方采样，数值越大图像品质越好，所花费的时间也会越长。一般情况下，你很少需要设置这个参数超过1，除非有一些细小的线条无法正确表现。
　　3、最大细分，决定每个像素使用的样本的最大数量，主要用在对角落等平坦地方采样，数值越大图像品质越好，所花费的时间也会越长。
　　对于那些具有大量微小细节，如Fur 物体，或模糊效果（景深、运动模糊灯）的场景或大量几何体面，这个采样器是首选。它也比下面提到的自适应细分采样器占用的内存要少。渲商业图时可设得低些，因为平坦部分需要采样不多。
　　此采样器没有自身的极限控制值，它受（Vray：rQMC采样器）中（噪波阈值）的制约，因此不可分开来看。当一个场景具有高细节的纹理贴图或大量几何学细节而只有少量模糊特效的时候，特别是这个场景需要渲染动画时，使用这个采样器是不错的选择。自适应QMC比固定所用时间长些，通常情况下最小细分1最大细分为4时或者最小细分1最大细分为3可以得到较为理想的效果。
　　解析：
　　1、自适应细分采样器：它是用的最多的采样器，对于模糊和细节要求不太高的场景，它可以得到速度和质量的平衡。在室内效果图的制作中，这个采样器几乎可以适用于所有场景。
　　2、最小比率：决定每个像素使用的样本的最小数量。值为0意味着一个像素使用一个样本，-1意味着每两个像素使用一个样本，-2 则意味着每四个像素使用一个样本，采样值越大效果越好。
　　3、最大比率，决定每个像素使用的样本的最大数量。值为0 意味着一个像素使用一个样本， 1意味着每个像素使用4个样本， 2 则意味着每个像素使用8个样本，采样值越大效果越好。
　　通常情况下最小比率为-1最大细分为2时就能得到较好的效果，如果要得到更好的质量可以设置最小比率为0最大细分为3，或最小比率为0最大细分为2，但渲染时间会很长。
　　4、颜色阈值：表示像素亮度对采样的敏感度的差异。值越小效果越好，所花时间也会较长，值越高效果越差边缘颗粒感越重。一般可以设为0.1可以得到清晰平滑的效果。这里的颜色指的是色彩的灰度。
　　5、随机采样数：略微转移样本的位置以便在垂直线或水平线条附近得到更好的效果。建议勾选
　　6、对象轮廓：勾选的时候表示采样器强制在物体的边进行高质量超级采样而不管它是否需要进行超级采样。注意，这个选项在使用景深或运动模糊的时候会失效。通常勾选
　　7、法向：勾选将使超级采样取得好的效果。同样，在使用景深或运动模糊的时候会失效。此项决定自适应细分在物体表面法线的采样程度，当达到此什以后就停止对物体表面进行判断，具体一点就是分辨哪些是交叉区域，哪些不是交叉区域，一般设为0.04即可。
　　解析：
　　抗锯齿过滤器。除了不支持Plate Match 类型外，VR支持所有max filter： 内置的抗锯齿过滤器。用于采用了图像采样器后控制图像的光滑度清晰度和锐利度的。
　　1、None: 关闭抗锯齿过滤器（常用于测试渲染）
　　2、Area:可得到相对平滑的效果，但图像稍有些模糊；
　　3、Mitchell-Netravali：可得到较平滑的图像（很常用的过滤器）
　　4、Catmull Rom：可得到清晰锐利的图像（常被用于最终渲染）
　　5、Soften：设置尺寸为2.5时（得到较平滑和较快的渲染速度）
　　通常是测试时关闭抗锯齿过滤器，最终渲染选用Mitchell-Netravali或Catmull Rom。
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Narkii Inc.&&[&& 原创&&]&& 作者：&&|&&责编：商皛
·1080P模式下为超采样，XAVC&S编码提升有限　　之前发布过一款RX10，它的传感器使用了超采样技术，细节上明显优于没有使用这项技术的相机产品。而AX100E与RX10使用了同一块传感器，直接拍摄分辨率的视频时是否同样具备超采样的能力？AX100E分辨率标板以往测试结果参考　　AX100E的分辨率标板是使用AVCHD拍摄的，也就是28Mbps的那个标准，从读数上来看应该是使用了超采样。下面也给出了以前做RX10和时的读数，VG900E横向和纵向很难读过800LW/PH，而采用了超采样的RX10基本上都可以读数1000LW/PH左右，而AX100E的读数和RX10相近。不同编码分辨率测试调色后分辨率对比&　　AVCHD编码的全高清视频码流为28Mbps，XAVC&S编码的为50Mbps，理论上XAVC&S的素材保留了更多信息，调色后对画质的损失会更小。我把同场景的两段素材加入了相同曲线，对比细节后发现实际上的提升远没有理论那么大。细心的网友发现色温发生了变化，可能和细微的光线变化有关，回来后重拍了一组就没有这种问题了。
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