接上期

    細節增強
    細節增強也稱為銳化，是在高清和標清的格式轉換中重要的成分。遺憾的是，由于歷史上銳化算法實現不佳，這一處理被認為是可以回避的。
    全數字視頻通過低通抗鋸齒濾波器來防止在數字化處理中出現錯誤的顏色和波紋效應。濾波器改善整個視頻質量，但是它不可避免地模糊了一些細節。數據壓縮階段也會丟失一些細節。幸運的是，大部分丟失的細節會被復算出來。
    由于人類視覺系統根據外在對比度感知銳化，夸大明亮和黑暗之間的差別可能產生似乎更清晰的圖像。遺憾的是，由于清晰化在過去的實現并不完善，此處理被加入了物體被明亮的白色邊緣圍繞的“振鈴”或“光暈”失真。結果的圖像看上去刺目， 不能反映拍攝原貌。光暈有時候可能比未修正的圖像的柔和度更發散。因此，往往建議用戶調低視頻裝置上的細節清晰度。
    HQV的細節增強技術是不同的。通過使用更保守算法，在處理前選擇性的識別模糊區域，HQV的細節增強技術甚至于在最高的設置時也可避免出現暈輪或振鈴。當然也可以停用HQV的細節增強，如果素材源已經經過了銳化處理。HQV的細節提升的主要好處是，當和我們的1024－tap定標器一起使用時，標清電視能得到接近高清的質量。

    1024抽頭縮放比例
    當轉換標清到高清的視頻時，圖像要恢復到所要求的尺寸需要容納6倍于它原有的像素數量。這怎么做決定了調整的圖像的質量。
    最基本的視頻處理器在執行它們的縮放比例計算時，是分析源圖像中的不超過4個像素，在最后的圖像中再生成一個像素。這種方法稱為4－tap 定標。（‘抽頭’的數量決定分析的像素的數量）。在其它所有情況相同的情況下，較大抽頭數量將得到更好的縮放質量。普通定標器所使用的抽頭不超過16個，即便是這種水平的縮放也會產生模糊的圖像。
    HQV處理使用1024個抽頭來完成圖像的縮放。這種水平的質量反映出HQV處理的根源——Teranex算法，是用于國防和軍事圖像的分析。對于每一個像素，HQV處理器評估周圍的1024個像，以便在圖像從標清上變換時提供最好的圖像質量。再者，當這一上取樣技術和HQV細節增強技術一起使用時，標清電視信號源將會轉化為接近高清的質量。
    10比特4:4:4 內部數據通道
    HQV處理不光運用一些最為先進的算法在視頻處理上，其內部的數據通道支持每通道10比特和4:4:4彩色取樣。結果是，可以生成超過10億種顏色。對比之下，傳統的視頻處理器只有8比特數據通道，只顯現生成1600萬種顏色。簡單的推理結論，HQV產品能保護全部的細節和原始素材的動態范圍。

    小結
    現在你可以理解，HQV處理是視頻處理的一個巨大的飛躍。在去隔行、降噪和標清信號到高清的縮放等方面有頂極的表現。Silicon Optix和Teranex所設計的HQV處理器是一種不折不扣的解決方案。