Figure 4: Using averaging kernels f

Figure 4: Using averaging kernels for downscaling: (b) linear filters
associate the same averaging kernel with every output pixel,
forcing a global compromise between smoothing and aliasing. (c)
unoptimized bilateral kernels adapt to the image, but might “miss”
image features depending on the placement of their centers (e.g.,
the dial plate numbers). (d) Our optimized kernels adapt to the
image even more, but do not suffer from missed or disconnected
features.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 4: ใช้หาค่าเฉลี่ยเมล็ดสำหรับ downscaling: ตัวกรองเชิงเส้น (b)เชื่อมโยง averaging kernel เดียวกันกับทุกพิกเซลแสดงผลบังคับการประนีประนอมสากลระหว่างราบเรียบและนามแฝง (c)เมล็ด unoptimized ทวิภาคีปรับรูปภาพ แต่อาจ "พลาด"ภาพคุณสมบัติที่ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของนัก (เช่นการเรียกแผ่นตัวเลข) (d) ปรับใช้เมล็ดของเราให้เหมาะกับการภาพยิ่งขึ้น แต่ไม่ได้เป็นทุกข์จากพลาด หรือยกลักษณะการทำงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 4: การใช้เมล็ดเฉลี่ยสำหรับ downscaling: (ข) ตัวกรองเชิงเส้น
เชื่อมโยงเคอร์เนลเฉลี่ยเช่นเดียวกันกับการส่งออกทุกพิกเซล,
บังคับให้ประนีประนอมระหว่างเรียบระดับโลกและขจัดรอยหยัก (ค)
เมล็ดทวิภาคีไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพปรับให้เข้ากับภาพ แต่อาจจะ "พลาด"
คุณสมบัติของภาพขึ้นอยู่กับตำแหน่งของศูนย์ของพวกเขา (เช่น
หมายเลขแผ่นหน้าปัด) (ง) เมล็ดที่ดีที่สุดของเราปรับตัวเข้ากับ
ภาพมากยิ่งขึ้น แต่ไม่ประสบพลาดหรือตัดการเชื่อมต่อ
คุณสมบัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 4 : การใช้เฉลี่ยเมล็ดสำหรับ downscaling : ( B ) เส้นกรอง
ภาคีเดียวกันกับทุกผลผลิตเฉลี่ยของพิกเซล ,
บังคับให้ประนีประนอมทั่วโลกระหว่างเรียบและ aliasing . ( c )
unoptimized เมล็ดทั้งสองเข้ากับภาพ แต่อาจ " พลาด "
ภาพคุณสมบัติที่ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของศูนย์ของพวกเขา ( เช่น
กดหมายเลขทะเบียน ) ( D ) เมล็ดที่ดีที่สุดของเราปรับตัวเข้ากับ
ภาพได้มากขึ้น แต่ไม่ประสบจากการพลาดหรือการเชื่อมต่อ
คุณสมบัติ