演算法亞像素

⑴ 根據《一種改進的zernike正交矩亞像素邊緣檢測演算法》所寫的matlab程序

文本文件的讀寫操作
1）讀文本文件fscanf函數可以讀取文本文件的內容，並按指定格式存入矩陣。其調用格式為：
[A，COUNT]=fscanf(fid，format，size)
說明：其中A用來存放讀取的數據，COUNT返回所讀取的數據元素個數，fid為文件句柄，format用來控制讀取的數據格式，由%加上格式符組成，常見的格式符有：d（整型）、f（浮點型）、s（字元串型）、c（字元型）等，在%與格式符之間還可以插入附加格式說明符，如數據寬度說明等。size為可選項，決定矩陣A中數據的排列形式，它可以取下列值：N（讀取N個元素到一個列向量）、inf（讀取整個文件）、[M，N]（讀數據到M×N的矩陣中，數據按列存放）。
2）寫文本文件
fprintf函數可以將數據按指定格式寫入到文本文件中。其調用格式為：
fprintf（fid，format，A）
說明：fid為文件句柄，指定要寫入數據的文件，format是用來控制所寫數據格式的格式符，與fscanf函數相同，A是用來存放數據的矩陣。
例6.9 創建一個字元矩陣並存入磁碟，再讀出賦值給另一個矩陣。

⑵ cvfitline用的什麼演算法

1、cvLoadImage：將圖像文件載入至內存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上創建一個窗口；
3、cvShowImage：在一個已創建好的窗口中顯示圖像；
4、cvWaitKey：使程序暫停，等待用戶觸發一個按鍵操作；
5、cvReleaseImage：釋放圖像文件所分配的內存；
6、cvDestroyWindow：銷毀顯示圖像文件的窗口；
7、cvCreateFileCapture：通過參數設置確定要讀入的AVI文件；
8、cvQueryFrame：用來將下一幀文件載入內存；
9、cvReleaseCapture：釋放CvCapture結構開辟的內存空間；
10、cvCreateTrackbar：創建一個滾動條；
11、cvSetCaptureProperty：設置CvCapture對象的各種屬性；
12、cvGetCaptureProperty：查詢CvCapture對象的各種屬性；
13、cvGetSize：當前圖像結構的大小；
14、cvSmooth：對圖像進行平滑處理；
15、cvPyrDown：圖像金字塔，降采樣，圖像縮小為原來四分之一；
16、cvCanny：Canny邊緣檢測；
17、cvCreateCameraCapture：從攝像設備中讀入數據；
18、cvCreateVideoWriter：創建一個寫入設備以便逐幀將流寫入文件；
19、cvWriteFrame：逐幀將流寫入文件；
20、cvReleaseVideoWriter：釋放CvVideoWriter結構開辟的內存空間；
21、CV_MAT_ELEM：從矩陣中得到一個元素；
22、cvAbs：計算數組中所有元素的絕對值；
23、cvAbsDiff：計算兩個數組差值的絕對值；
24、cvAbsDiffS：計算數組和標量差值的絕對值；
25、cvAdd：兩個數組的元素級的加運算；
26、cvAddS：一個數組和一個標量的元素級的相加運算；
27、cvAddWeighted：兩個數組的元素級的加權相加運算(alpha運算)；
28、cvAvg：計算數組中所有元素的平均值；
29、cvAvgSdv：計算數組中所有元素的絕對值和標准差；
30、cvCalcCovarMatrix：計算一組n維空間向量的協方差；
31、cvCmp：對兩個數組中的所有元素運用設置的比較操作；
32、cvCmpS：對數組和標量運用設置的比較操作；
33、cvConvertScale：用可選的縮放值轉換數組元素類型；
34、cvCopy：把數組中的值復制到另一個數組中；
35、cvCountNonZero：計算數組中非0值的個數；
36、cvCrossProct：計算兩個三維向量的向量積(叉積)；
37、cvCvtColor：將數組的通道從一個顏色空間轉換另外一個顏色空間；
38、cvDet：計算方陣的行列式；
39、cvDiv：用另外一個數組對一個數組進行元素級的除法運算；
40、cvDotProct：計算兩個向量的點積；
41、cvEigenVV：計算方陣的特徵值和特徵向量；
42、cvFlip：圍繞選定軸翻轉；
43、cvGEMM：矩陣乘法；
44、cvGetCol：從一個數組的列中復制元素；
45、cvGetCols：從數據的相鄰的多列中復制元素；
46、cvGetDiag：復制數組中對角線上的所有元素；
47、cvGetDims：返回數組的維數；
48、cvGetDimSize：返回一個數組的所有維的大小；
49、cvGetRow：從一個數組的行中復制元素值；
50、cvGetRows：從一個數組的多個相鄰的行中復制元素值；
51、cvGetSize：得到二維的數組的尺寸，以CvSize返回；
52、cvGetSubRect：從一個數組的子區域復制元素值；
53、cvInRange：檢查一個數組的元素是否在另外兩個數組中的值的范圍內；
54、cvInRangeS：檢查一個數組的元素的值是否在另外兩個標量的范圍內；
55、cvInvert：求矩陣的逆；
56、cvMahalonobis：計算兩個向量間的馬氏距離；
57、cvMax：在兩個數組中進行元素級的取最大值操作；
58、cvMaxS：在一個數組和一個標量中進行元素級的取最大值操作；
59、cvMerge：把幾個單通道圖像合並為一個多通道圖像；
60、cvMin：在兩個數組中進行元素級的取最小值操作；
61、cvMinS：在一個數組和一個標量中進行元素級的取最小值操作；
62、cvMinMaxLoc：尋找數組中的最大最小值；
63、cvMul：計算兩個數組的元素級的乘積(點乘)；
64、cvNot：按位對數組中的每一個元素求反；
65、cvNormalize：將數組中元素進行歸一化；
66、cvOr：對兩個數組進行按位或操作；
67、cvOrs：在數組與標量之間進行按位或操作；
68、cvRece：通過給定的操作符將二維數組簡為向量；
69、cvRepeat：以平鋪的方式進行數組復制；
70、cvSet：用給定值初始化數組；
71、cvSetZero：將數組中所有元素初始化為0；
72、cvSetIdentity：將數組中對角線上的元素設為1，其他置0；
73、cvSolve：求出線性方程組的解；
74、cvSplit：將多通道數組分割成多個單通道數組；
75、cvSub：兩個數組元素級的相減；
76、cvSubS：元素級的從數組中減去標量；
77、cvSubRS：元素級的從標量中減去數組；
78、cvSum：對數組中的所有元素求和；
79、cvSVD：二維矩陣的奇異值分解；
80、cvSVBkSb：奇異值回代計算；
81、cvTrace：計算矩陣跡；
82、cvTranspose：矩陣的轉置運算；
83、cvXor：對兩個數組進行按位異或操作；
84、cvXorS：在數組和標量之間進行按位異或操作；
85、cvZero：將所有數組中的元素置為0；
86、cvConvertScaleAbs：計算可選的縮放值的絕對值之後再轉換數組元素的類型；
87、cvNorm：計算數組的絕對范數， 絕對差分范數或者相對差分范數；
88、cvAnd：對兩個數組進行按位與操作；
89、cvAndS：在數組和標量之間進行按位與操作；
90、cvScale：是cvConvertScale的一個宏，可以用來重新調整數組的內容，並且可以將參數從一種數
據類型轉換為另一種；
91、cvT：是函數cvTranspose的縮寫；
92、cvLine：畫直線；
93、cvRectangle：畫矩形；
94、cvCircle：畫圓；
95、cvEllipse：畫橢圓；
96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述橢圓；
97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：畫多邊形；
98、cvPutText：在圖像上輸出一些文本；
99、cvInitFont：採用一組參數配置一些用於屏幕輸出的基本個特定字體；
100、cvSave：矩陣保存；
101、cvLoad：矩陣讀取；
102、cvOpenFileStorage：為讀/寫打開存儲文件；
103、cvReleaseFileStorage：釋放存儲的數據；
104、cvStartWriteStruct：開始寫入新的數據結構；
105、cvEndWriteStruct：結束寫入數據結構；
106、cvWriteInt：寫入整數型；
107、cvWriteReal：寫入浮點型；
108、cvWriteString：寫入字元型；
109、cvWriteComment：寫一個XML或YAML的注釋字串；
110、cvWrite：寫一個對象；
111、cvWriteRawData：寫入多個數值；
112、cvWriteFileNode：將文件節點寫入另一個文件存儲器；
113、cvGetRootFileNode：獲取存儲器最頂層的節點；
114、cvGetFileNodeByName：在映圖或存儲器中找到相應節點；
115、cvGetHashedKey：為名稱返回一個惟一的指針；
116、cvGetFileNode：在映圖或文件存儲器中找到節點；
117、cvGetFileNodeName：返迴文件的節點名；
118、cvReadInt：讀取一個無名稱的整數型；
119、cvReadIntByName：讀取一個有名稱的整數型；
120、cvReadReal：讀取一個無名稱的浮點型；
121、cvReadRealByName：讀取一個有名稱的浮點型；
122、cvReadString：從文件節點中尋找字元串；
123、cvReadStringByName：找到一個有名稱的文件節點並返回它；
124、cvRead：將對象解碼並返回它的指針；
125、cvReadByName：找到對象並解碼；
126、cvReadRawData：讀取多個數值；
127、cvStartReadRawData：初始化文件節點序列的讀取；
128、cvReadRawDataSlice：讀取文件節點的內容；
129、cvGetMoleInfo：檢查IPP庫是否已經正常安裝並且檢驗運行是否正常；
130、cvResizeWindow：用來調整窗口的大小；
131、cvSaveImage：保存圖像；
132、cvMoveWindow：將窗口移動到其左上角為x,y的位置；
133、cvDestroyAllWindow：用來關閉所有窗口並釋放窗口相關的內存空間；
134、cvGetTrackbarPos：讀取滑動條的值；
135、cvSetTrackbarPos：設置滑動條的值；
136、cvGrabFrame：用於快速將幀讀入內存；
137、cvRetrieveFrame：對讀入幀做所有必須的處理；
138、cvConvertImage：用於在常用的不同圖像格式之間轉換；
139、cvErode：形態腐蝕；
140、cvDilate：形態學膨脹；
141、cvMorphologyEx：更通用的形態學函數；
142、cvFloodFill：漫水填充演算法，用來進一步控制哪些區域將被填充顏色；
143、cvResize：放大或縮小圖像；
144、cvPyrUp：圖像金字塔，將現有的圖像在每個維度上都放大兩倍；
145、cvPyrSegmentation：利用金字塔實現圖像分割；
146、cvThreshold：圖像閾值化；
147、cvAcc：可以將8位整數類型圖像累加為浮點圖像；
148、cvAdaptiveThreshold：圖像自適應閾值；
149、cvFilter2D：圖像卷積；
150、cvCopyMakeBorder：將特定的圖像輕微變大，然後以各種方式自動填充圖像邊界；
151、cvSobel：圖像邊緣檢測，Sobel運算元；
152、cvLaplace：拉普拉斯變換、圖像邊緣檢測；
153、cvHoughLines2：霍夫直線變換；
154、cvHoughCircles：霍夫圓變換；
155、cvRemap：圖像重映射，校正標定圖像，圖像插值；
156、cvWarpAffine：稠密仿射變換；
157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射變換；
158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩陣的計算；
159、cvCloneImage：將整個IplImage結構復制到新的IplImage中；
160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩陣的計算；
161、cvTransform：稀疏仿射變換；
162、cvWarpPerspective：密集透視變換(單應性)；
163、cvGetPerspectiveTransform：計算透視映射矩陣；
164、cvPerspectiveTransform：稀疏透視變換；
165、cvCartToPolar：將數值從笛卡爾空間到極坐標(極性空間)進行映射；
166、cvPolarToCart：將數值從極性空間到笛卡爾空間進行映射；
167、cvLogPolar：對數極坐標變換；
168、cvDFT：離散傅里葉變換；
169、cvMulSpectrums：頻譜乘法；
170、cvDCT：離散餘弦變換；
171、cvIntegral：計算積分圖像；
172、cvDistTransform：圖像的距離變換；
173、cvEqualizeHist：直方圖均衡化；
174、cvCreateHist：創建一新直方圖；
175、cvMakeHistHeaderForArray：根據已給出的數據創建直方圖；
176、cvNormalizeHist：歸一化直方圖；
177、cvThreshHist：直方圖閾值函數；
178、cvCalcHist：從圖像中自動計算直方圖；
179、cvCompareHist：用於對比兩個直方圖的相似度；
180、cvCalcEMD2：陸地移動距離(EMD)演算法；
181、cvCalcBackProject：反向投影；
182、cvCalcBackProjectPatch：圖塊的方向投影；
183、cvMatchTemplate：模板匹配；
184、cvCreateMemStorage：用於創建一個內存存儲器；
185、cvCreateSeq：創建序列；
186、cvSeqInvert：將序列進行逆序操作；
187、cvCvtSeqToArray：復制序列的全部或部分到一個連續內存數組中；
188、cvFindContours：從二值圖像中尋找輪廓；
189、cvDrawContours：繪制輪廓；
190、cvApproxPoly：使用多邊形逼近一個輪廓；
191、cvContourPerimeter：輪廓長度；
192、cvContoursMoments：計算輪廓矩；
193、cvMoments：計算Hu不變矩；
194、cvMatchShapes：使用矩進行匹配；
195、cvInitLineIterator：對任意直線上的像素進行采樣；
196、cvSampleLine：對直線采樣；
197、cvAbsDiff：幀差；
198、cvWatershed：分水嶺演算法；
199、cvInpaint：修補圖像；
200、cvGoodFeaturesToTrack：尋找角點；
201、cvFindCornerSubPix：用於發現亞像素精度的角點位置；
202、cvCalcOpticalFlowLK：實現非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流演算法；
203、cvMeanShift：mean-shift跟蹤演算法；
204、cvCamShift：camshift跟蹤演算法；
205、cvCreateKalman：創建Kalman濾波器；
206、cvCreateConDensation：創建condensation濾波器；
207、cvConvertPointsHomogenious：對齊次坐標進行轉換；
208、cvFindChessboardCorners：定位棋盤角點；
209、cvFindHomography：計算單應性矩陣；
210、cvRodrigues2：羅德里格斯變換；
211、cvFitLine：直線擬合演算法；
212、cvCalcCovarMatrix：計算協方差矩陣；
213、cvInvert：計算協方差矩陣的逆矩陣；
214、cvMahalanobis：計算Mahalanobis距離；
215、cvKMeans2：K均值；
216、cvCloneMat：根據一個已有的矩陣創建一個新矩陣；
217、cvPreCornerDetect：計算用於角點檢測的特徵圖；
218、cvGetImage：CvMat圖像數據格式轉換成IplImage圖像數據格式；
219、cvMatMul：兩矩陣相乘；

⑶ 亞像素的英文名：Sub Pixel

數碼攝像機的成像面的解析度以像素數量來衡量。隔行TV的解析度是576x768個像素。 像素中心之間的距離有幾個至十幾個微米不等。為了最大限度利用圖像信息來提高解析度，有人提出了Sub-Pixel概念。意思是說，在兩個物理像素之間還有像素，稱之為Sub-Pixel，它完全是通過計算方法得出來的。這里提出計算方法。
如果原始圖像是n行m列的，希望做k細分的Sub-Pixel，這樣就有新的行N和列M，有
N = k*n
M = k*m
原來相鄰4個像素包含的區域現在變成了(k+1)*(k+1)的區域了；要填滿這個(k+1)*(k+1)的區域，實際上就是從一個小正方形映照到一個大正方形的過程。在數學上用雙線性插值得演算法可以輕松搞定。(二次或者三次樣條曲線)。下面是演算法的代碼：
XYPNT qdot(
XYPNT d[4], //d[4] 順時針排列
XYPNT a //含有要插入的點的位置
){
XYPNT r; //工作單元
int i;
float x0,y0,x1,y1; //
PNT z[4];
float ap,bt,ax,ay;
x0=d[0].q.x;y0=d[0].q.y;
x1=d[2].q.x;y1=d[2].q.y;
r=a;
ax=a.q.x;ay=a.q.y;
for(i=0;i<4;i++)z[i]=d[i].pnt;
ap=(ax-x0)/(x1-x0);bt=(ay-y0)/(y1-y0);
r.pnt.r=(1.-ap)*(1.-bt)*z[0].r+bt*(1.-ap)*z[3].r+ap*(1.-bt)*z[1].r+ap*bt*z[2].r;
r.pnt.g=(1.-ap)*(1.-bt)*z[0].g+bt*(1.-ap)*z[3].g+ap*(1.-bt)*z[1].g+ap*bt*z[2].g;
r.pnt.b=(1.-ap)*(1.-bt)*z[0].b+bt*(1.-ap)*z[3].b+ap*(1.-bt)*z[1].b+ap*bt*z[2].b;
return r;
} struct PNT{BYTE b,g,r;}; //像素的顏色
struct DXY{short x,y;}; //像素的坐標
struct XYPNT{ //像素的全信息
DXY q;
PNT pnt;}; for(i=0;i<HEight;i++)for(j=0;j<WIdth;j++){
d[0].q.x=j*xf ; d[0].q.y=i*xf; d[0].pnt=*(buf+i*WIdth+j);
d[1].q.x=(j+1)*xf; d[1].q.y=i*xf; d[1].pnt=*(buf+i*WIdth+j+1);
d[2].q.x=(j+1)*xf; d[2].q.y=(i+1)*xf; d[2].pnt=*(buf+(i+1)*WIdth+j+1);
d[3].q.x=j*xf ; d[3].q.y=(i+1)*xf; d[3].pnt=*(buf+(i+1)*WIdth+j);
for(i0=0;i0<xf;i0++)for(j0=0;j0<xf;j0++){
aa.q.x=j*xf+j0;aa.q.y=i*xf+i0;
rr=qdot(d,aa);
*(Buf+aa.q.y*WIDTH+aa.q.x)=rr.pnt;
}
}
其中xf是插入亞像素的個數，也即放大倍數；Height和Width是原始圖像的尺寸；HEIGHT和WIDTH是方大xf倍的尺寸;原始圖片存放在buf中,目標圖片存放在Buf中。

⑷ canny演算法的演算法的實現步驟

Canny邊緣檢測演算法可以分為以下5個步驟： 應用高斯濾波來平滑圖像，目的是去除雜訊 找尋圖像的強度梯度（intensity gradients） 應用非最大抑制（non-maximum suppression）技術來消除邊誤檢（本來不是但檢測出來是） 應用雙閾值的方法來決定可能的（潛在的）邊界 利用滯後技術來跟蹤邊界 1. 圖像平滑（去雜訊）
任何邊緣檢測演算法都不可能在未經處理的原始數據上很好地工作，所以第一步是對原始數據與高斯 mask 作卷積，得到的圖像與原始圖像相比有些輕微的模糊（blurred）。這樣，單獨的一個像素雜訊在經過高斯平滑的圖像上變得幾乎沒有影響。以下為一個5X5高斯濾波器（高斯核，標准差delta=1.4），其中A為原始圖像，B為平滑後的圖像。


2. 尋找圖像中的強度梯度
Canny演算法的基本思想是找尋一幅圖相中灰度強度變化最強的位置。所謂變化最強，即指梯度方向。平滑後的圖像中每個像素點的梯度可以由Sobel運算元（一種卷積運算）來獲得（opencv中有封裝好的函數，可以求圖像中每個像素點的n階導數）。首先，利用如下的核來分別求得沿水平（x）和垂直（y）方向的梯度G_X和G_Y。
K_{GX} = [-1 0 1 ; -2 0 2 ; -1 0 1], K_{GY} = {1 2 1 ; 0 0 0 ; -1 -2 -1}
之後便可利用公式來求得每一個像素點的梯度度量值（gradient magnitude，可能翻譯得不準確）。
，有時為了計算簡便，也會使用G_X和G_Y的無窮大范數來代替二范數。把平滑後的圖像中的每一個點用G代替，可以獲得如下圖像。從下圖可以看出，在變化劇烈的地方（邊界處），將獲得較大的梯度度量值G，對應的顏色為白色。然而，這些邊界通常非常粗，難以標定邊界的真正位置。為了做到這一點（參考非極大抑制Non-maximum suppression一節），還必須存儲梯度方向，其公式如下圖所示。也就是說在這一步我們會存數兩塊數據，一是梯度的強度信息，另一個是梯度的方向信息。

3. 非極大抑制Non-maximum suppression
這一步的目的是將模糊（blurred）的邊界變得清晰（sharp）。通俗的講，就是保留了每個像素點上梯度強度的極大值，而刪掉其他的值。對於每個像素點，進行如下操作：
a) 將其梯度方向近似為以下值中的一個（0,45,90,135,180,225,270,315）（即上下左右和45度方向）
b) 比較該像素點，和其梯度方向正負方向的像素點的梯度強度
c) 如果該像素點梯度強度最大則保留，否則抑制（刪除，即置為0）
為了更好的解釋這個概念，看下圖。

圖中的數字代表了像素點的梯度強度，箭頭方向代表了梯度方向。以第二排第三個像素點為例，由於梯度方向向上，則將這一點的強度（7）與其上下兩個像素點的強度（5和4）比較，由於這一點強度最大，則保留。處理後效果如下圖所示。

上圖中，可以想像，邊界處的梯度方向總是指向垂直於邊界的方向，即最後會保留一條邊界處最亮的一條細線。
4.雙閾值（Double Thresholding）
經過非極大抑制後圖像中仍然有很多雜訊點。Canny演算法中應用了一種叫雙閾值的技術。即設定一個閾值上界和閾值下界（opencv中通常由人為指定的），圖像中的像素點如果大於閾值上界則認為必然是邊界（稱為強邊界，strong edge），小於閾值下界則認為必然不是邊界，兩者之間的則認為是候選項（稱為弱邊界，weak edge），需進行進一步處理。經過雙閾值處理的圖像如下圖所示

上圖中右側強邊界用白色表示，弱邊界用灰色表示。
5.利用滯後的邊界跟蹤
這里就不細作解釋了。大體思想是，和強邊界相連的弱邊界認為是邊界，其他的弱邊界則被抑制。
以上內容均翻譯自參考文獻【4】
上一個網路版本：
圖像中的邊緣可能會指向不同的方向，所以 Canny 演算法使用 4 個 掩模（mask） 檢測水平、垂直以及對角線方向的邊緣。原始圖像與每個 mask 所作的卷積都存儲起來。對於每個點我們都標識在這個點上的最大值以及生成的邊緣的方向。這樣我們就從原始圖像生成了圖像中每個點亮度梯度圖以及亮度梯度的方向。以下兩個公式分別求取高斯濾波後圖像的梯度幅值及其方向的表達式。這一步，也叫稱為非極大抑制（Non-maximum suppression）。


3. 在圖像中跟蹤邊緣
較高的亮度梯度比較有可能是邊緣，但是沒有一個確切的值來限定多大的亮度梯度是邊緣多大又不是，所以 Canny 使用了滯後閾值。
滯後閾值（Hysteresis thresholding） 需要兩個閾值，即高閾值與低閾值。假設圖像中的重要邊緣都是連續的曲線，這樣我們就可以跟蹤給定曲線中模糊的部分，並且避免將沒有組成曲線 的雜訊像素當成邊緣。所以我們從一個較大的閾值開始，這將標識出我們比較確信的真實邊緣，使用前面導出的方向信息，我們從這些真正的邊緣開始在圖像中跟蹤 整個的邊緣。在跟蹤的時候，我們使用一個較小的閾值，這樣就可以跟蹤曲線的模糊部分直到我們回到起點。
一旦這個過程完成，我們就得到了一個二值圖像，每點表示是否是一個邊緣點。
一個獲得亞像素精度邊緣的改進實現是在梯度方向檢測二階方向導數的過零點，它在梯度方向的三階方向導數滿足符號條件。
滯後閾值也可以用於亞像素邊緣檢測。

⑸ fxaa是什麼

FXAA全稱為「Fast Approximate Anti-Aliasing」，翻譯成中文就是「快速近似抗鋸齒」。它是傳統MSAA(多重采樣抗鋸齒)效果的一種高性能近似值。它是一種單程像素著色器，和MLAA一樣運行於目標游戲渲染管線的後期處理階段，但不像後者那樣使用DirectCompute，而只是單純的後期處理著色器，不依賴於任何GPU計算API。正因為如此，FXAA技術對顯卡沒有特殊要求，完全兼容NVIDIA、AMD的不同顯卡(MLAA僅支持A卡)和DX9、DX10、DX11。
相比於MSAA，FXAA的目標是速度更快、顯存佔用更低，還有著不會造成鏡面模糊和亞像素模糊(表面渲染不足一個像素時的閃爍現象)的優勢，而代價就是精度和質量上的損失。
按照FXAA技術開發者Timothy Lottes的說法，GeForce GTX 480利用FXAA Preset 2(第二種預設)處理一幀1920×1200解析度畫面時所需時間不到1毫秒。
FXAA現在有三種版本：「FXAA 1」是最早最基礎的版本，也是在PC游戲中使用最廣泛的，已用於《F.3.A.R》、《永遠的毀滅公爵》、《柯南時代》、《孤島危機2》、《無主之地》等等；「FXAA 2」是針對Xbox 360游戲機專門設計的；「FXAA 3」又有兩種演算法，Quality質量版本面向PC，Console主機版本則面向Xbox 360、PS3。
FXAA 3相比於FXAA 1有很明顯的性能優勢，GeForce GTX 480 DX11默認設置下使用FXAA 3 Quality處理典型的720p解析度畫面只需要大約0.21毫秒。另外DX9、DX11模式下性能差異會很大，其中DX11更快一些。