TL; DR

샘플링 다운시 : Lanczos 또는 스플라인 필터링을 사용하십시오.

샘플링 할 때 : Bicubic 또는 Lanczos 필터링을 사용하십시오.

이것들은 내가 수년 동안 읽은 자료와 내가 업계에서 사용한 것을 기반으로합니다. 권장 사항은 컨텐츠 유형 및 응용 프로그램 영역에 따라 다를 수 있습니다.

왜 중요한가요?

비디오 크기를 축소 할 때 크기 조정 필터는 그다지 중요하지 않다고 주장 할 수 있습니다. 더 중요한 것은 처음에없는 데이터를 생성해야하기 때문에 업 스케일링시 품질에 영향을 미칩니다.

이러한 필터는 모두 파일 크기에 거의 영향을 미치지 않습니다. 따라서 큰 차이점에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

사실은 비디오를 인코딩 할 때 항상 그 결과가 소스 자료에 크게 의존한다는 사실입니다. 항상 결과를 예측할 수는 없지만 가장 적합한 것이 무엇인지 확인하십시오.

다른 알고리즘

예를 들어 다음은 쌍 입방 대 쌍 선형 보간입니다 .

쌍 입방 보간으로 인해 가장자리가 더 매끄 럽습니까? 이것은 매우 일반적인 진술이지만… 이미지 스케일링 알고리즘의 개요는 여기에서 찾을 수 있습니다 .

• 쌍 선형 보간 은 픽셀의 2×2 환경을 사용한 다음 이러한 픽셀의 평균을 사용하여 새 값을 보간합니다. 최고의 알고리즘은 아니지만 오히려 빠릅니다.

• 쌍 입방 보간 은 픽셀의 4×4 환경을 사용하여 가장 안쪽 픽셀의 무게가 더 높은 다음 새 값을 보간하는 데 평균을 사용합니다. 내가 걱정하는 한 가장 인기가 있습니다.

• 영역 평균 은 소스 및 대상 픽셀의 매핑을 사용하여 대상 픽셀의 일부와 관련하여 소스 픽셀의 평균을 구합니다. 이 페이지 에 따르면 다운 샘플링시 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

• 스플라인 및 sinc 보간 은 고차 다항식을 사용하므로 바이 큐빅 보간보다 계산하기가 어렵습니다. 처리 시간의 전반적인 증가가 그것들을 사용할 가치가 있다고 생각하지 않습니다.

• Lanczos 리샘플링에는 sinc 필터도 포함됩니다. 계산 비용이 많이 들지만 일반적으로 매우 높은 품질로 설명되며 업 샘플링 및 다운 샘플링에 사용할 수 있습니다.

• HQX 뿐만 아니라 2xSaI의 필터는 픽셀 아트 스케일링 (예를 들면 게임 에뮬레이터)에 사용된다. 나는 비디오에서 그것들을 사용하는 좋은 이유가 있다고 생각하지 않습니다.

Jeff Atwood의 비교

Jeff Atwood가 이미지 보간 알고리즘을 비교 한 것으로 나타났습니다 . 그의 경험 법칙은 업 샘플링시 다운 샘플링 및 이중 선형 보간에 이중 큐빅 보간법을 사용하는 것이 었습니다. 그러나 이것은 일반적으로 비디오 인코딩에 권장되는 것이 아니며 일부 의견 제시자는 해당 분야에서 Atwood의 전문 지식에 대해 의문을 제기했습니다.

그러나 그는 또한…

이미지를 줄이는 것은 완전히 안전하고 합리적인 작업입니다. 정보를 버림으로써 단순히 정밀도와 해상도를 낮추는 것입니다. 이미지를 원하는만큼 작게 만들고 허용 된 픽셀 수의 범위 내에서 충실도를 유지하십시오. 어떤 알고리즘을 선택하든 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. (순수한 픽셀 크기 조정 또는 가장 가까운 이웃 알고리즘을 선택하지 않는 한)

다른 예

다음은 이미지 보간 알고리즘의 다른 예제 I은 위에서 언급 한 것들을 포함하여,.

또한 다운 샘플링을 위해 바이 큐빅 필터링을 명시 적으로 금지 하는 비디오 인코딩 장면에서 문서 (장면 규칙)를 발견했습니다 . 대신 Lanczos, Spline 또는 “Blackman”리샘플링을 승인합니다.

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