Quy tắc khử răng cưa pixel phụ

Gần đây tôi đã gặp vấn đề với việc khử răng cưa văn bản phụ , nó tạo ra màu sắc rất khắc nghiệt và khiến tôi tự hỏi làm thế nào để thực hiện đúng cách:

Tôi đã vẽ một số trường hợp của một ô màu đen bao phủ một phần ba pixel bên dưới.

Màu sắc phù hợp với màu tôi nhìn thấy, tuy nhiên khi tôi nhìn vào văn bản khử răng cưa đúng cách, kết quả gần như không sáng và gây mất tập trung:

Tôi cho rằng phải có sự cân bằng giữa cường độ ánh sáng tốt và màu sắc phù hợp. Những phương pháp nào được sử dụng để khử răng cưa pixel phụ cho kết quả tốt như vậy?

Cập nhật:

Tôi đã đưa một ấm trà trắng thành một hình ảnh có chiều rộng gấp 3 lần và với nhiều mẫu. Dưới đây tôi so sánh trung bình cứ 3 pixel với việc gán từng pixel cho RGB. Màu sắc vẫn có vẻ quá sáng trong một số trường hợp (đặc biệt là so với ví dụ ở trên từ đây ), không phải điện thoại của tôi chụp chúng tốt.

^{OK, vì vậy màn hình của tôi cần một chút bụi}

Tôi không chắc những gì xảy ra ở đó. Nhìn vào kết xuất "cân nhắc" trong ví dụ của bạn, "nhược điểm" trông giống như những gì bạn nhận được khi thực hiện khử răng cưa pixel thô, mà không áp dụng "sửa chữa" cần thiết để làm cho nó trông ổn. Nhưng sau đó "der" trong cùng một từ có vẻ như không có khử răng cưa pixel phụ.

Bạn có thể tìm thấy một bài viết hay về cách khử răng cưa pixel phụ đẹp mắt hoạt động tại đây https://www.grc.com/ct/ctwhat.htmlm và cho phần "sửa lỗi" tại đây https: //www.grc. com / ct / freeandclear.htm và tại đây https://www.grc.com/ct/cttech.htm

Vấn đề là: nếu bạn chỉ tính toán cường độ R / G / B bằng cách tính diện tích che phủ cho từng pixel phụ, các viền màu kết quả sẽ rất xấu / khó chịu. Để khắc phục, bạn phải áp dụng bộ lọc mờ / thông thấp cho hình ảnh pixel phụ. Kết quả là một hình ảnh kém sắc nét hơn nhưng cũng có màu sắc bão hòa ít hơn nhiều. Tức là một cái gì đó giống như ví dụ "Kiểm tra bạn" của bạn.

Những phương pháp nào được sử dụng để khử răng cưa pixel phụ cho kết quả tốt như vậy?

Bạn chỉ cần rasterize các chữ cái như thể chúng rộng gấp 3 lần.

Các kết quả khác nhau ở cách bạn rasterize các đường cong, đáng chú ý nhất là loại lược đồ khử răng cưa / lấy mẫu nào được sử dụng và liệu nó có sử dụng gợi ý phông chữ hay không . Để có cái nhìn tổng quan, hãy xem Phơi sáng Rasterization Texts bằng Anti-Grain Geometry (IIRC đây là những gì Chromium / PDFium sử dụng) hoặc kết xuất Subpixel trên Wikipedia.

Hình ảnh đính kèm là gì, tôi không tin nó có liên quan gì đến kết xuất pixel phụ. Nó có thể là bất cứ điều gì: hình học pixel sai, gamma sai, chuyển đổi không gian màu sai, ...