Tidak ada peringatan untuk mengadaptasi metode Smooth Cluster Boost dari rutinitas menggambar.Peningkatan pengelompokan halus bukanlah teknik menggambar yang umum digunakan sebagai cara untuk menangkap efek grafis yang tidak terganggu.Ini benar-benar akan menginterpolasi nilai piksel di antara piksel yang berada di tengah, dengan gambar yang dibulatkan, untuk memberikan gambar yang digambar, penampilan yang lebih alami.
Apabila mengadaptasi dari metode Smooth Gathering Upsampling, Anda bisa menentukan beberapa hal sehubungan dengan jaminan kualitas dan performa gambar yang ditangkap.Berikut ini adalah beberapa pertimbangan yang bisa ditentukan.1. Mengevaluasi prinsip Smooth Gathering Upsampling: Metode Smooth Gathering Upsampling bukan untuk pengumpulan angka acak.
Metode ini benar-benar mengadaptasi angka acak sedikit untuk mengambil proses komputasi, dengan perolehan nilai piksel akhir.Berfokus pada prinsip di balik metode penskalaan pengelompokan yang halus sangat penting untuk penerapan yang benar dari bagian teknik ini. 2. Sesuaikan ukuran piksel acak.
2. Menyesuaikan ukuran agregasi angka acak: Smooth aggregation upscaling disesuaikan dengan agregasi angka acak, dan nilai agregasi yang sangat kecil dapat menghasilkan efek gambar yang lebih membulat, tetapi juga dapat menyebabkan gambar menjadi silau.Dapat disesuaikan sesuai dengan keadaan spesifik dari ukuran pengumpulan, dan membuat efek yang ideal.3. Pilih arah pengumpulan sebanyak mungkin: Anda dapat memilih arah pengumpulan secara mantap dari kenaikan frekuensi hingga pengumpulan yang mulus.
Pengumpulan pada arah gradien gambar dapat mencapai hasil yang lebih baik.Hal ini dapat mencerminkan tepi dan detail gambar dengan lebih baik. 4.
4. Pemilihan ukuran dan resolusi gambar: Untuk ukuran dan resolusi gambar yang seperti apa, sangat penting untuk memilih parameter upsampling yang baik.Gambar yang sangat kecil akan memiliki fokus yang lebih sedikit, sedangkan gambar beresolusi tinggi akan memiliki lebih banyak fokus.
5. Gambar besar dapat dihapus dalam potongan-potongan: Untuk gambar yang sangat kecil, penghapusan potongan biasanya disesuaikan untuk mengurangi efisiensi penghapusan.Dimungkinkan untuk menyusun gambar ke dalam beberapa blok, dan menghapus setiap blok dengan penskalaan konvergensi halus yang terpisah, dan kemudian akhirnya menyiapkan gambar sebagai gambar yang intuitif.
6. Pemilihan kondisi batas: Metode Smooth Clustering Boost biasanya menghasilkan efek membulat dengan menghapus batas gambar piksel demi piksel.Kondisi batas dapat secara khusus ditentukan untuk penghapusan untuk memastikan bahwa efek tepi yang terisolasi tidak dihasilkan.7. Sesuaikan mesin WYSIWYG sebanyak mungkin: Peningkatan penskalaan pengelompokan yang mulus, dapat dicapai melalui estimasi yang ekstensif dan manipulasi WYSIWYG.
Sangat penting untuk memilih mesin WYSIWYG yang efisien.Sering kali, mengadaptasi pustaka grafis khusus atau mesin WYSIWYG dapat menyamai kinerja dan hasil yang lebih baik.8. Melalui optimalisasi kinerja: Metode pengelompokan dan peningkatan yang halus memungkinkan estimasi dan sumber daya penyimpanan yang signifikan.
Apabila mengadaptasi bagian metode ini, pengoptimalan performa dapat dilakukan untuk mengurangi kecepatan dan efisiensi penghapusan.Performa dapat dioptimalkan dengan mengadaptasi komputasi paralel, mengurangi jumlah estimasi, dan memilih format penyimpanan data yang kuat.
9. Perbarui berdasarkan hasil: Gambar yang diperoleh dengan mengadaptasi metode penskalaan konvergensi halus dapat diperbarui untuk memastikan bahwa kualitas gambar yang diperoleh tidak dihargai di bagian bawah.Anda dapat membandingkan gambar yang diambil dengan gambar penuh, atau memperbarui hasilnya dengan mengevaluasinya dengan mata manusia.
