1.VP8的均值均值帧间预测相比于H.264有哪些主要不足？
2.matlab里smooth函数是怎么实现的?
3.Unity 光线步进 练习 —— 体积光

VP8的帧间预测相比于H.264有哪些主要不足？

       帧间预测是一种基于历史帧预测未来帧内容的技术，主要由参考帧和运动矢量构成。滤波滤波VP8支持三种参考帧：当前帧、源码源码"alt ref"帧和"golden frame"，实现实现最多3个，均值均值而H.则最多支持个参考帧，滤波滤波preparedstatement源码其参考帧结构更为灵活。源码源码

       VP8的实现实现运动矢量采用可变大小的宏块分割，与H.类似，均值均值支持×,滤波滤波 ×8, 8×, 8×8, 4×4的分割，而H.可以进一步细化每个8×8块的源码源码分割。VP8的实现实现色度矢量MV基于亮度块的均值计算，与MPEG4-ASP一致，均值均值而H.则直接使用亮度块的滤波滤波MV。

       VP8的源码源码java要看哪部分源码插值滤波器采用1/4像素精度，6阶亮度和混合4/6阶色度，相比之下，H.的亮度滤波器为6阶，色度为双线性。H.的B帧和权重预测特性VP8并不支持，这在实际使用中可能影响压缩率，尤其是B帧，它能显著提升压缩效率，而VP8的缺失可能导致明显的压缩损失。

       尽管VP8的插值滤波器在某些方面可能优于H.，但实现复杂性更高，速度较慢。色度滤波器的6阶设计在VP8中可能被认为是过度，对性能产生不利影响。期货买卖点提示源码总的来说，VP8的帧间预测技术在宏块分割和插值滤波器方面与H.相近，但在参考帧结构和关键特性如B帧的支持上明显不足。

扩展资料

       VP8 是一个开放的图像压缩格式，最早由 On2 Technologiesis 开发，随后由 Google 发布。同时 Google 也发布了 VP8 编码的实做库：libvpx，以BSD授权条款的方式发布，随后也附加了专利使用权。而在经过一些争论之后，最终 VP8 的授权确认为一个开放源代码授权。

matlab里smooth函数是怎么实现的?

       在 MATLAB 的 smooth 函数中，实现平滑处理的方法依赖于其内部文档所提到的算法。要深入理解这些算法，金如锦指标源码只需在 Google 上搜索相关算法的介绍，甚至直接找到对应的 C 程序代码进行学习。这为用户提供了一个直观的途径，能更好地掌握 smooth 函数背后的具体实现。

       值得注意的是，smooth 函数的源代码是可访问的，且在实现过程中并未引入复杂或难以阅读的内部函数，这使得用户可以与文档中介绍的算法相对照，从而更清晰地理解其工作原理。

       MATLAB 的 smooth 函数通常采用以下几种平滑方法：移动平均、低通滤波器、三次样条插值、高斯平滑等。这些方法各有优劣，知识星球做源码的适用于不同类型的信号处理场景。移动平均法通过计算相邻数据点的平均值来减少数据波动；低通滤波器则通过抑制高频噪声，保留信号的主要趋势；三次样条插值在数据点之间创建平滑曲线，以提供连续的导数；高斯平滑则使用高斯核函数对数据进行加权平均，以平滑数据。

       要使用 smooth 函数，用户需提供输入数据和选择合适的平滑方法。函数会根据所选方法对数据进行处理，以达到平滑效果。在选择方法时，应考虑数据的特性、平滑目的以及对数据细节的保留程度。例如，对于快速变化且可能包含噪声的数据，低通滤波器可能更适合；而对于需要保持数据连续性的应用，三次样条插值则是一个不错的选择。

       通过对照文档和源代码，用户可以更好地理解 smooth 函数的内部逻辑和参数设置，从而更有效地应用此函数于实际信号处理任务中。此外，熟悉不同平滑方法的原理和适用场景，将有助于用户在 MATLAB 中进行更加精确和有效的数据平滑操作。

Unity 光线步进 练习 —— 体积光

       深入浅出，Unity光线步进实践——体积光

       本文面向初学者，探讨光线步进和体积光的基础概念，并介绍如何使用光线步进技术实现体积光效果。欢迎对光线步进与体积光感兴趣的小伙伴们阅读。

       体积光，即丁达尔效应，为光线穿透雾气时发生的现象，HDRP已内置实现，但本文使用更基础的光线步进技术进行探索。通过直观示意图，我们理解体积光与像素点上遮挡比例的关系，从而构建求解像素点雾浓度的曲线积分公式。利用蒙特卡洛方法，我们可估算积分值。

       光线步进技术通过模拟光线在场景中的前进，结合采样与积分，实现体积光效果。我们简要介绍了光线步进的基本概念，并强调了光线起点与方向的计算方法。对于光线步进的实现，我们使用Unity HDRP创建自定义通道的方式进行展示，并提供了基本的代码示例。

       优化是实现高质量体积光效果的关键。随机抖动是常见的优化手段，通过调整采样点的分布，提高视觉效果的平滑度。此外，蓝噪音、滤波、降采样等方法也被业界广泛使用，旨在减少噪点，提升渲染质量。

       时间平均抗锯齿（TAA）技术作为时间采样优化手段，通过叠加不同帧的采样结果，大幅提高体积光的视觉效果。特殊循环贴图方法进一步提高了采样效率，通过巧妙的布局，确保每条光线在正确的子区间内采样。

       本文还提供了一种直观的实现方式——使用屏幕空间坐标进行采样，通过属性传递和Shader申明，实现均值模糊操作，增强相邻像素间的采样效果。同时，引入了米式散射模型作为实现基础，并提供了体积光效果的公式，展示了如何实现实现高度雾气的渐变效果。

       最后，文中简要介绍了如何在HDRP中考虑曝光影响，通过Shader中特定函数获取曝光系数，确保最终渲染效果的准确性。

       本文旨在对光线步进与体积光进行基础介绍与实践探索，欢迎各位指出文中可能存在的错误或更好的实现方法，共同促进技术进步。

       项目源码：gitee.com/c-lanq/ray-ma...