视频图像处理基础知识4(视频分辨率参考 行频 隔行扫描 逐行扫描)【转】

简介:

转自:http://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51470065

需求说明:视频处理基本知识

      第一部分:视频分辨率参数

      第二部分:分辨率、行频、场频


 第一部分:视频分辨率参数

1080p的画面分辨率为1920×1080

【视频分辨率参考】共分为以下5种规格(D1是数字电视系统显示格式的标准):


D1:480i格式(525i):720×480(水平480线,隔行扫描),和NTSC模拟电视清晰度相同,行频为15.25kHz,相当于我们所说的4CIF(720×576)


D2:480P格式(525p):720×480(水平480线,逐行扫描),较D1隔行扫描要清晰不少,和逐行扫描DVD规格相同,行频为31.5kHz


D3:1080i格式(1125i):1920×1080(水平1080线,隔行扫描),高清方式采用最多的一种分辨率,分辨率为1920×1080i/60Hz,行频为33.75kHz


D4:720p格式(750p):1280×720(水平720线,逐行扫描),虽然分辨率较D3要低,但是因为逐行扫描,市面上更多人感觉相对于1080I(实际逐次540线)视觉效果更加清晰。不过个人感觉来说,在最大分辨率达到1920×1080的情况下,D3要比D4感觉更加清晰,尤其是文字表现力上,分辨率为1280×720p/60Hz,行频为45kHz


D5:1080p格式(1125p):1920×1080(水平1080线,逐行扫描),目前民用高清视频的最高标准,分辨率为1920×1080P/60Hz,行频为67.5KHZ。


其中D1 和D2标准是我们一般模拟电视的最高标准,并不能称的上高清晰,D3的1080i标准是高清晰电视的基本标准,它可以兼容720p格式,而D5的1080P只是专业上的标准。


第二部分:分辨率、行频、场频

基本介绍:
  1、分辨率

       

  显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的,显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示分辨率一定的情况下,显示屏越小图像越清晰,反之,显示屏大小固定时,显示分辨率越高图像越清晰。


  2、行频(Horizontal Scanning Frequency)

赫兹)
是指电子枪每秒钟在屏幕上从左到右扫描的次数,又称屏幕的水平扫描频率,以Hz为单位。它越大就意味着显示器可以提供的分辨率越高,稳定性越好。


  3、场频

 

屏幕刷新频率,指屏幕在每秒钟内更新的次数。人眼睛的视觉暂留约为每秒16-24次左右,因此只要以每秒30次或更短的时间间隔来更新屏幕画面,就可以骗过人的眼睛,让我们以为画面没有变过。虽然如此,实际上每秒30次的屏幕刷新率所产生的闪烁现象我们的眼睛仍然能够察觉从而产生疲劳的感觉。所以屏幕的场频越高,画面越稳定,使用者越感觉舒适。 一般屏幕刷新率场频在每秒75次以上人眼就完全觉察不到了,所以建议场频设定在75Hz-85Hz之间,这足以满足一般使用者的需求了。

  

       又称为刷新频率,即显示器的垂直扫描频率,指显示器每秒所能显示的图象次数,单位为赫兹(Hz)。场频越大,图象刷新的次数越多,图象显示的闪烁就越小,画面质量越高。注意,这里的所谓“刷新次数”和我们通常在描述游戏速度时常说的“画面帧数(通常用FPS表示)”是两个截然不同的概念。后者指经电脑处理的动态图像每秒钟显示显像管电子枪的扫描频率。




来自:时间的诗






本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/sky-heaven/p/7217566.html,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
3月前
|
安全 物联网 API
学习TrustZone可以参考的资料
学习TrustZone可以参考的资料
42 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
45 0
|
4月前
|
数据采集 前端开发 JavaScript
从零开始制作一个Douban图像下载器:Wt库的基础知识和操作指南
欢迎来到本文,如果你希望从豆瓣下载海量的高清图像、学习使用现代C++ web应用程序框架Wt库开发web应用程序,或者了解如何利用代理IP和多线程技术提高爬虫效率和稳定性,那么你来对地方了。在接下来的内容中,我们将为你提供一个完美的解决方案,教你如何利用Wt库、代理IP和多线程技术,打造一个强大的豆瓣图像下载器。你将从零开始,掌握Wt库的基础知识和操作指南,并学会如何应对豆瓣的反爬机制,实现对豆瓣图像的高效下载。
从零开始制作一个Douban图像下载器:Wt库的基础知识和操作指南
|
11月前
|
存储 并行计算 算法
【CUDA学习笔记】第十一篇:FPS1000+的背景减法之目标跟踪(附实践源码下载)(二)
【CUDA学习笔记】第十一篇:FPS1000+的背景减法之目标跟踪(附实践源码下载)(二)
92 0
|
11月前
|
存储 编解码 边缘计算
【CUDA学习笔记】第十一篇:FPS1000+的背景减法之目标跟踪(附实践源码下载)(一)
【CUDA学习笔记】第十一篇:FPS1000+的背景减法之目标跟踪(附实践源码下载)(一)
140 0
|
存储 编解码 生物认证
图像方面基础知识
图像方面基础知识
114 0
图像方面基础知识
图的基础知识
图G(graph)由顶点集V(vertex)和边集E(edge)组成,记为G(V,E)
199 0
|
Android开发 容器
第五章:尺寸处理(6)
经验拟合文本在具有特定尺寸的矩形内拟合文本的另一种方法涉及基于特定字体大小凭经验确定呈现文本的大小,然后向上或向下调整该字体大小。 无论可访问性设置如何,此方法都具有在所有设备上工作的优势。但是这个过程可能很棘手:第一个问题是字体大小和渲染文本的高度之间没有干净的线性关系。
914 0
|
Android开发 iOS开发 Windows