顶场先?底场先?

本文解释了电视制作中遇到的场序问题,介绍了场序的基本概念及其对画面质量的影响,并提供了如何选择合适的制作软件以避免场序混乱的方法。

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看了这个题目,很多科班出身的同仁都会会心的一笑:这还算是一个问题吗?但回想在元旦假期里看到的一个上星卫视(省级台)播出的电视剧片花,我却笑不出来,因为这个片花播出时“狂抖不止”-场序颠倒了。看来,场序这个问题还是经常会给我们这些电视制作人员带来一定麻烦的。

那么,我们还是先把场序的基本概念复习一下:

When interlaced video is stored in a Frame based format (two fields encoded in a single frame) one Field must consistently be displayed before the other. Which field to display firstwill depend on their temporal order, meaning which picture was taken first.

The order fields display in is known as Field Dominance or Field Order. It uses varying notation, depending on how the fields themselves are referenced. The most common notation is either TFF (Top Field First) or BFF (Bottom Field First). You may also see variations like UFF (Upper Field First) vs. LFF (Lower Field First).

我倒!这个太那个什么了吧……

    那就试着举个例子说明:我们看到的隔行扫描的电视节目就像是一个人在走路,他先迈左脚,后迈右脚,走的四平八稳,我们看的连续流畅。这时,一个前进一步,后退一步,又跳一大步的怪人出现了,于是,我们看到了场序混乱抖动或锯齿严重的画面。

那么有人要问了:怎么才能避免出现这个情况呢?我的建议是:选择正确的制作软件。

    在这个世界上存在着两种节目制作软件,一种软件是为制作人员设计的,另一种是为技术人员设计的。如果你是一个电视艺术工作者,请选择第一类软件,如果你是一个IT、视频、音频技术发烧友,请选择第二类软件。通俗点说,如果你搞不清什么逐行扫描、隔行扫描、帧内压缩、帧间压缩之类的概念,但却对构图、光比、节奏等要素非常熟悉和敏感,那么请选择AVID、FCP、D3-Edit/ME等软件,如果你对离散余弦变换、霍夫曼编码之类的内容门儿清,那么请选择第二类软件。这里没有好坏之分,只有适用与否的区别-正所谓“干的好不如嫁的好”。

    具体到场序这个问题来说:当一个使用者需要将各种不同场序的素材导入到软件系统中,希望无须考虑场序的转换就能够得到不抖不闪的输出结果时,那么请你选择艺术家类软件,如果你能看懂下面着段话,也原意照着去做的话,请选择第二类软件:“将dv信号文件和.mpg扩展名文件导入到××软件里,逐一右键素材点击属性,更改场序为上场优先(dv信号文件默认场序为下场优先,mpg扩展名文件默认场序为逐行)。编辑后通过cp3输出为.m2p文件……”

    当然,也有特例:即当你从其它系统中得到一个素材并要在你的节目中引用时,发现该素材播放时抖的不行,怎么办呢?

(1) 该素材是图串。那么在导入图串时如果第一次选择的是底场先,那么选择顶场先试试看。

(2) 该素材是视频文件。解决方法是为这个视频文件添加“去隔行扫描”特技,会好一些。(最好的办法是让那个提供素材的哥们重新生成一下)。

    总之,我还是希望大家都不关心这些东东就能够做出很好的电视节目来,让这些技术问题留给技术专家们头痛去吧。

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5df75a0e0100clkw.html

### 动态规划的实现方式:自向上与自向下的区别与联系 #### 定义与基本概念 动态规划是一种通过分解问题并保存中间结果来优化重复计算的技术。其核心在于将大问题划分为若干个小问题求解,并利用这些小问题的结果构建最终解答。 - **自向上**是指从最基础的情况出发,逐步解决问题直至达到目标状态的一种方法[^2]。 - **自向下**则是从全局视角入手,在需要时才去解决子问题的方式[^3]。 #### 差异点分析 ##### 解决顺序的不同 在**自向上**的过程中,所有的子问题是按照一定的逻辑顺序预被处理好的,这样当后续需要用到某个特定阶段的状态值时可以直接取用而不必重新计算[^4]。 相比之下,**自向下**采用递归的形式定义解决方案, 只有当前层依赖的具体下一层数据才会触发进一步深入探索的动作[^1]. ##### 存储结构的选择差异 对于**自向上**,通常会借助迭代操作配合数组记录各个阶段的最佳选项以便于之后查询使用;而对于**自向下**,更多时候依靠记忆化技术(比如哈希表或者额外参数),仅保留那些确实访问过的节点信息从而减少不必要的冗余运算. ```python # 自向上 DP 实现 Fibonacci 数列 def fib_bottom_up(n): dp = [0]*(n+1) if n >=1 : dp[1]=1 for i in range(2,n+1): dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2] return dp[n] # 自向下 DP 实现 Fibonacci 数列 (带备忘录) memo={} def fib_top_down(n): global memo if n<=1:return n elif not n in memo:memo[n]=fib_top_down(n-1)+fib_top_down(n-2) return memo[n] ``` 以上两个版本分别展示了如何运用不同的策略来达成相同的目的——计算第N项Fibonacci数值[^4]. #### 联系之处探讨 尽管两者在外形表现上有显著差别,但它们共享着共同的目标以及相似的核心理念: - 都基于相同的原理运作: 将原始难题分割成为多个相互独立又彼此关联的小型单元. - 均需考虑边界条件设定、转移关系确立等问题要素[^1]. - 在实际应用过程中可能互换角色发挥效用取决于具体景需求偏好等因素影响.
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