算法亚像素

⑴ 根据《一种改进的zernike正交矩亚像素边缘检测算法》所写的matlab程序

文本文件的读写操作
1）读文本文件fscanf函数可以读取文本文件的内容，并按指定格式存入矩阵。其调用格式为：
[A，COUNT]=fscanf(fid，format，size)
说明：其中A用来存放读取的数据，COUNT返回所读取的数据元素个数，fid为文件句柄，format用来控制读取的数据格式，由%加上格式符组成，常见的格式符有：d（整型）、f（浮点型）、s（字符串型）、c（字符型）等，在%与格式符之间还可以插入附加格式说明符，如数据宽度说明等。size为可选项，决定矩阵A中数据的排列形式，它可以取下列值：N（读取N个元素到一个列向量）、inf（读取整个文件）、[M，N]（读数据到M×N的矩阵中，数据按列存放）。
2）写文本文件
fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中。其调用格式为：
fprintf（fid，format，A）
说明：fid为文件句柄，指定要写入数据的文件，format是用来控制所写数据格式的格式符，与fscanf函数相同，A是用来存放数据的矩阵。
例6.9 创建一个字符矩阵并存入磁盘，再读出赋值给另一个矩阵。

⑵ cvfitline用的什么算法

1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；
8、cvQueryFrame：用来将下一帧文件载入内存；
9、cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间；
10、cvCreateTrackbar：创建一个滚动条；
11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；
12、cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性；
13、cvGetSize：当前图像结构的大小；
14、cvSmooth：对图像进行平滑处理；
15、cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一；
16、cvCanny：Canny边缘检测；
17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据；
18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将流写入文件；
19、cvWriteFrame：逐帧将流写入文件；
20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间；
21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素；
22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值；
23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值；
24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值；
25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算；
26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算；
27、cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)；
28、cvAvg：计算数组中所有元素的平均值；
29、cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差；
30、cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差；
31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作；
32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作；
33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型；
34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中；
35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数；
36、cvCrossProct：计算两个三维向量的向量积(叉积)；
37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间；
38、cvDet：计算方阵的行列式；
39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算；
40、cvDotProct：计算两个向量的点积；
41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量；
42、cvFlip：围绕选定轴翻转；
43、cvGEMM：矩阵乘法；
44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；
45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素；
46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；
47、cvGetDims：返回数组的维数；
48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小；
49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值；
50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值；
51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回；
52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值；
53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内；
54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内；
55、cvInvert：求矩阵的逆；
56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离；
57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作；
58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作；
59、cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像；
60、cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作；
61、cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作；
62、cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值；
63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)；
64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反；
65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化；
66、cvOr：对两个数组进行按位或操作；
67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作；
68、cvRece：通过给定的操作符将二维数组简为向量；
69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制；
70、cvSet：用给定值初始化数组；
71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0；
72、cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0；
73、cvSolve：求出线性方程组的解；
74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组；
75、cvSub：两个数组元素级的相减；
76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量；
77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；
78、cvSum：对数组中的所有元素求和；
79、cvSVD：二维矩阵的奇异值分解；
80、cvSVBkSb：奇异值回代计算；
81、cvTrace：计算矩阵迹；
82、cvTranspose：矩阵的转置运算；
83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作；
84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作；
85、cvZero：将所有数组中的元素置为0；
86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型；
87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数；
88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作；
89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作；
90、cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数
据类型转换为另一种；
91、cvT：是函数cvTranspose的缩写；
92、cvLine：画直线；
93、cvRectangle：画矩形；
94、cvCircle：画圆；
95、cvEllipse：画椭圆；
96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆；
97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形；
98、cvPutText：在图像上输出一些文本；
99、cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体；
100、cvSave：矩阵保存；
101、cvLoad：矩阵读取；
102、cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件；
103、cvReleaseFileStorage：释放存储的数据；
104、cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构；
105、cvEndWriteStruct：结束写入数据结构；
106、cvWriteInt：写入整数型；
107、cvWriteReal：写入浮点型；
108、cvWriteString：写入字符型；
109、cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串；
110、cvWrite：写一个对象；
111、cvWriteRawData：写入多个数值；
112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器；
113、cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点；
114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点；
115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针；
116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点；
117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名；
118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型；
119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型；
120、cvReadReal：读取一个无名称的浮点型；
121、cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型；
122、cvReadString：从文件节点中寻找字符串；
123、cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它；
124、cvRead：将对象解码并返回它的指针；
125、cvReadByName：找到对象并解码；
126、cvReadRawData：读取多个数值；
127、cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取；
128、cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容；
129、cvGetMoleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；
130、cvResizeWindow：用来调整窗口的大小；
131、cvSaveImage：保存图像；
132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；
133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；
134、cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值；
135、cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值；
136、cvGrabFrame：用于快速将帧读入内存；
137、cvRetrieveFrame：对读入帧做所有必须的处理；
138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换；
139、cvErode：形态腐蚀；
140、cvDilate：形态学膨胀；
141、cvMorphologyEx：更通用的形态学函数；
142、cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；
143、cvResize：放大或缩小图像；
144、cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；
145、cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割；
146、cvThreshold：图像阈值化；
147、cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；
148、cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值；
149、cvFilter2D：图像卷积；
150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界；
151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子；
152、cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；
153、cvHoughLines2：霍夫直线变换；
154、cvHoughCircles：霍夫圆变换；
155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；
156、cvWarpAffine：稠密仿射变换；
157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换；
158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；
159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；
160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；
161、cvTransform：稀疏仿射变换；
162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；
163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；
164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；
165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；
166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；
167、cvLogPolar：对数极坐标变换；
168、cvDFT：离散傅里叶变换；
169、cvMulSpectrums：频谱乘法；
170、cvDCT：离散余弦变换；
171、cvIntegral：计算积分图像；
172、cvDistTransform：图像的距离变换；
173、cvEqualizeHist：直方图均衡化；
174、cvCreateHist：创建一新直方图；
175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；
176、cvNormalizeHist：归一化直方图；
177、cvThreshHist：直方图阈值函数；
178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；
179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；
180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；
181、cvCalcBackProject：反向投影；
182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；
183、cvMatchTemplate：模板匹配；
184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；
185、cvCreateSeq：创建序列；
186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；
187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；
188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；
189、cvDrawContours：绘制轮廓；
190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；
191、cvContourPerimeter：轮廓长度；
192、cvContoursMoments：计算轮廓矩；
193、cvMoments：计算Hu不变矩；
194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配；
195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；
196、cvSampleLine：对直线采样；
197、cvAbsDiff：帧差；
198、cvWatershed：分水岭算法；
199、cvInpaint：修补图像；
200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；
201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；
202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法；
203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；
204、cvCamShift：camshift跟踪算法；
205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器；
206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器；
207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；
208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；
209、cvFindHomography：计算单应性矩阵；
210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换；
211、cvFitLine：直线拟合算法；
212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；
213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；
214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；
215、cvKMeans2：K均值；
216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；
217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；
218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；
219、cvMatMul：两矩阵相乘；

⑶ 亚像素的英文名：Sub Pixel

数码摄像机的成像面的分辨率以像素数量来衡量。隔行TV的分辨率是576x768个像素。 像素中心之间的距离有几个至十几个微米不等。为了最大限度利用图像信息来提高分辨率，有人提出了Sub-Pixel概念。意思是说，在两个物理像素之间还有像素，称之为Sub-Pixel，它完全是通过计算方法得出来的。这里提出计算方法。
如果原始图像是n行m列的，希望做k细分的Sub-Pixel，这样就有新的行N和列M，有
N = k*n
M = k*m
原来相邻4个像素包含的区域现在变成了(k+1)*(k+1)的区域了；要填满这个(k+1)*(k+1)的区域，实际上就是从一个小正方形映照到一个大正方形的过程。在数学上用双线性插值得算法可以轻松搞定。(二次或者三次样条曲线)。下面是算法的代码：
XYPNT qdot(
XYPNT d[4], //d[4] 顺时针排列
XYPNT a //含有要插入的点的位置
){
XYPNT r; //工作单元
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;}; //像素的颜色
struct DXY{short x,y;}; //像素的坐标
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是插入亚像素的个数，也即放大倍数；Height和Width是原始图像的尺寸；HEIGHT和WIDTH是方大xf倍的尺寸;原始图片存放在buf中,目标图片存放在Buf中。

⑷ canny算法的算法的实现步骤

Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤： 应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声 找寻图像的强度梯度（intensity gradients） 应用非最大抑制（non-maximum suppression）技术来消除边误检（本来不是但检测出来是） 应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界 利用滞后技术来跟踪边界 1. 图像平滑（去噪声）
任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。以下为一个5X5高斯滤波器（高斯核，标准差delta=1.4），其中A为原始图像，B为平滑后的图像。


2. 寻找图像中的强度梯度
Canny算法的基本思想是找寻一幅图相中灰度强度变化最强的位置。所谓变化最强，即指梯度方向。平滑后的图像中每个像素点的梯度可以由Sobel算子（一种卷积运算）来获得（opencv中有封装好的函数，可以求图像中每个像素点的n阶导数）。首先，利用如下的核来分别求得沿水平（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}
之后便可利用公式来求得每一个像素点的梯度度量值（gradient magnitude，可能翻译得不准确）。
，有时为了计算简便，也会使用G_X和G_Y的无穷大范数来代替二范数。把平滑后的图像中的每一个点用G代替，可以获得如下图像。从下图可以看出，在变化剧烈的地方（边界处），将获得较大的梯度度量值G，对应的颜色为白色。然而，这些边界通常非常粗，难以标定边界的真正位置。为了做到这一点（参考非极大抑制Non-maximum suppression一节），还必须存储梯度方向，其公式如下图所示。也就是说在这一步我们会存数两块数据，一是梯度的强度信息，另一个是梯度的方向信息。

3. 非极大抑制Non-maximum suppression
这一步的目的是将模糊（blurred）的边界变得清晰（sharp）。通俗的讲，就是保留了每个像素点上梯度强度的极大值，而删掉其他的值。对于每个像素点，进行如下操作：
a) 将其梯度方向近似为以下值中的一个（0,45,90,135,180,225,270,315）（即上下左右和45度方向）
b) 比较该像素点，和其梯度方向正负方向的像素点的梯度强度
c) 如果该像素点梯度强度最大则保留，否则抑制（删除，即置为0）
为了更好的解释这个概念，看下图。

图中的数字代表了像素点的梯度强度，箭头方向代表了梯度方向。以第二排第三个像素点为例，由于梯度方向向上，则将这一点的强度（7）与其上下两个像素点的强度（5和4）比较，由于这一点强度最大，则保留。处理后效果如下图所示。

上图中，可以想象，边界处的梯度方向总是指向垂直于边界的方向，即最后会保留一条边界处最亮的一条细线。
4.双阈值（Double Thresholding）
经过非极大抑制后图像中仍然有很多噪声点。Canny算法中应用了一种叫双阈值的技术。即设定一个阈值上界和阈值下界（opencv中通常由人为指定的），图像中的像素点如果大于阈值上界则认为必然是边界（称为强边界，strong edge），小于阈值下界则认为必然不是边界，两者之间的则认为是候选项（称为弱边界，weak edge），需进行进一步处理。经过双阈值处理的图像如下图所示

上图中右侧强边界用白色表示，弱边界用灰色表示。
5.利用滞后的边界跟踪
这里就不细作解释了。大体思想是，和强边界相连的弱边界认为是边界，其他的弱边界则被抑制。
以上内容均翻译自参考文献【4】
上一个网络版本：
图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 掩模（mask） 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮度梯度图以及亮度梯度的方向。以下两个公式分别求取高斯滤波后图像的梯度幅值及其方向的表达式。这一步，也叫称为非极大抑制（Non-maximum suppression）。


3. 在图像中跟踪边缘
较高的亮度梯度比较有可能是边缘，但是没有一个确切的值来限定多大的亮度梯度是边缘多大又不是，所以 Canny 使用了滞后阈值。
滞后阈值（Hysteresis thresholding） 需要两个阈值，即高阈值与低阈值。假设图像中的重要边缘都是连续的曲线，这样我们就可以跟踪给定曲线中模糊的部分，并且避免将没有组成曲线 的噪声像素当成边缘。所以我们从一个较大的阈值开始，这将标识出我们比较确信的真实边缘，使用前面导出的方向信息，我们从这些真正的边缘开始在图像中跟踪 整个的边缘。在跟踪的时候，我们使用一个较小的阈值，这样就可以跟踪曲线的模糊部分直到我们回到起点。
一旦这个过程完成，我们就得到了一个二值图像，每点表示是否是一个边缘点。
一个获得亚像素精度边缘的改进实现是在梯度方向检测二阶方向导数的过零点，它在梯度方向的三阶方向导数满足符号条件。
滞后阈值也可以用于亚像素边缘检测。

⑸ fxaa是什么

FXAA全称为“Fast Approximate Anti-Aliasing”，翻译成中文就是“快速近似抗锯齿”。它是传统MSAA(多重采样抗锯齿)效果的一种高性能近似值。它是一种单程像素着色器，和MLAA一样运行于目标游戏渲染管线的后期处理阶段，但不像后者那样使用DirectCompute，而只是单纯的后期处理着色器，不依赖于任何GPU计算API。正因为如此，FXAA技术对显卡没有特殊要求，完全兼容NVIDIA、AMD的不同显卡(MLAA仅支持A卡)和DX9、DX10、DX11。
相比于MSAA，FXAA的目标是速度更快、显存占用更低，还有着不会造成镜面模糊和亚像素模糊(表面渲染不足一个像素时的闪烁现象)的优势，而代价就是精度和质量上的损失。
按照FXAA技术开发者Timothy Lottes的说法，GeForce GTX 480利用FXAA Preset 2(第二种预设)处理一帧1920×1200分辨率画面时所需时间不到1毫秒。
FXAA现在有三种版本：“FXAA 1”是最早最基础的版本，也是在PC游戏中使用最广泛的，已用于《F.3.A.R》、《永远的毁灭公爵》、《柯南时代》、《孤岛危机2》、《无主之地》等等；“FXAA 2”是针对Xbox 360游戏机专门设计的；“FXAA 3”又有两种算法，Quality质量版本面向PC，Console主机版本则面向Xbox 360、PS3。
FXAA 3相比于FXAA 1有很明显的性能优势，GeForce GTX 480 DX11默认设置下使用FXAA 3 Quality处理典型的720p分辨率画面只需要大约0.21毫秒。另外DX9、DX11模式下性能差异会很大，其中DX11更快一些。