测试方法参考了这里：
http://goldenhige.cocolog-nifty.com/blo ... isynt.html
基本原理就是，用AVS函数将输入的RGB源（来自图片文件）通过不同方式转换为YCbCr，再转换回RGB并保存为PNG，用IrfanView的“图像——图像信息——单一色彩数”来查看RGB图片的色彩数量。
使用了这里的RGB全色彩图片第三幅作为测试源：
http://davidnaylor.org/blog/2005/02/all ... b-colours/
测试用AVS示例：
► 显示剧情透露 Avisynth Internal
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
ConvertToYV24(matrix="Rec709")
ConvertToRGB32(matrix="Rec709")
► 显示剧情透露 dither package 8bit Rounding
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=false,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=false,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 8bit Truncate
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
Dither_lut16("x 8 >> 8 <<",Y=3,U=3,V=3)
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 8bit Ordered Dither
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=false,mode=0,ampn=0,output="YV24")
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=false,mode=0,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 8bit Floyd-Steinberg Dither
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=false,mode=6,ampn=0,output="YV24")
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=false,mode=6,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 10bit Rounding
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
Dither_lut16("x 64 / 6 <<",Y=3,U=3,V=3)
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 10bit Truncate
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
Dither_lut16("x 6 >> 6 <<",Y=3,U=3,V=3)
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
结果和下面相同
► 显示剧情透露 dither package 10bit Truncate
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
f3kdb(range=0, Y=0, Cb=0, Cr=0, grainY=0, grainC=0, dither_algo=1, dynamic_grain=true, keep_tv_range=false, input_mode=1, input_depth=16, output_mode=1, output_depth=10)
f3kdb(range=0, Y=0, Cb=0, Cr=0, grainY=0, grainC=0, dither_algo=1, dynamic_grain=true, keep_tv_range=false, input_mode=1, input_depth=10, output_mode=1, output_depth=16)
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
中间转换成10bit并使用dither我只想到了这样的方法，看起来有些别扭，不知道有没有更好的办法。
► 显示剧情透露 dither package 10bit Ordered Dither
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
f3kdb(range=0, Y=0, Cb=0, Cr=0, grainY=0, grainC=0, dither_algo=2, dynamic_grain=true, keep_tv_range=false, input_mode=1, input_depth=16, output_mode=1, output_depth=10)
f3kdb(range=0, Y=0, Cb=0, Cr=0, grainY=0, grainC=0, dither_algo=2, dynamic_grain=true, keep_tv_range=false, input_mode=1, input_depth=10, output_mode=1, output_depth=16)
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 10bit Floyd-Steinberg Dither
ImageReader("all16777216rgb-diagonal.png")
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
f3kdb(range=0, Y=0, Cb=0, Cr=0, grainY=0, grainC=0, dither_algo=3, dynamic_grain=true, keep_tv_range=false, input_mode=1, input_depth=16, output_mode=1, output_depth=10)
f3kdb(range=0, Y=0, Cb=0, Cr=0, grainY=0, grainC=0, dither_algo=3, dynamic_grain=true, keep_tv_range=false, input_mode=1, input_depth=10, output_mode=1, output_depth=16)
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
► 显示剧情透露 dither package 16bit Rounding
Dither_convert_rgb_to_yuv(matrix="709",tv_range=true,lsb=true,mode=-1,ampn=0,output="YV24")
Dither_convert_yuv_to_rgb(matrix="709",tv_range=true,lsb_in=true,mode=-1,ampn=0,output="rgb32")
测试结果的截图：
http://115.com/file/dput4vr1
色彩数量测试结果：
注：
1.转换时经过Dither处理后的色彩数量仅供参考，并不能直接与Rounding的结果进行比较。Dither更主要的作用是视觉效果上对转换的error进行补偿，所以比较截图更有意义。
2.Chroma Subsample为420和422时的色彩数量也无法与444做比较，这两者的差异在截图里更能显示出来。
3.凡是能还原出16777216色彩的方式，结果都是无损的（对比源png与处理后的png，两者Hash值完全相同）。
4.f3kdb里dither_algo=1时用的bit depth转换方式是Truncate（只舍不入）而不是Rounding（四舍五入），损失会比较大。
结论：
1.将8bit RGB转换为8bit YCbCr后，损失最小的方式是444采样、PC Range，这点无论从数据上还是截图中都能明显看出来。
2.将8bit RGB用Rounding转换为任意bit的YCbCr的方法中，10bit是可以实现无损转换的最小bit depth。
3.将8bit RGB用Truncate转换为任意bit的YCbCr的方法中，11bit是可以实现无损转换的最小bit depth。
4.不知道为什么，Truncate转换成的10bit比9bit色彩数量还要少，测试多次均为这个结果，不知道是哪里出了问题还是本来就是这样。
5.从截图里看到，使用无Dither的方式转换为8bit 422或8bit 420后，色彩过渡区域不但会出现banding，还会出现条纹状pattern，使用任意一种Dither方式后均能明显改善这种情况。在边缘处420与422会产生较明显的模糊，422只在Horizontal上产生，420则是在Horizontal和Vertical上均产生。
实际使用时的注意事项：
以上测试仅仅是理论上的——全过程都是Rounding的话用任何matrix和range的10bit YCbCr都可以与8bit RGB进行无损转换。但在实际使用中这点又是不太实际的，播放中使用Rounding进行RGB转换不会是大部分解码器/渲染器的默认设置。
而且，例如在播放中视频的分辨率和显示器的分辨率不一致时，需要做resize。以madVR为例，会以32bit float在YUV下做resize然后转换成8bit RGB输出——这时，如果通过dithering进行bit depth转换，高精度resize的结果是保留下来了，但用rounding转出来的10bit YCbCr画面本身就是有误差的；而如果是resize之后rounding成8bit RGB输出，之前用rounding转出来的10bit YCbCr再进行rounding转到8bit RGB的结果是正确的，但高精度resize的结果通过rounding转出来的就是有误差的。
针对以上的问题，推荐的方法是使用YCgCo与RGB进行转换，10bit YCgCo可以和8bit RGB进行无损的互相转换，因为转换结果小数点后均为0，所以无需error diffusion——通过rounding或者是error diffusion的dithering转换出来的结果都是一样的。AVS中实际使用的参考方法：
[syntax=avisynth]
# 8bit RGB input
Dither_convert_rgb_to_yuv(lsb=true, tv_range=false, matrix="YCgCo", output="YV24")
# stacked 16bit YCgCo
Down10(stack=false, dither=-1, tvRange=true)
# interleaved 10bit YCgCo output
[/syntax]
x264选用支持444的版本例如x264_64_tMod-10bit-all.exe，加入以下参数。
由于x264默认给444的chroma-qp-offset +6，所以对于这种原生444的视频源--chroma-qp-offset可以适当减少一些（注意psy-rd的值也有影响）。
代码： 全选
--input-depth 10 --input-csp i444 --output-csp i444 --input-range pc --range pc --colormatrix YCgCo --chroma-qp-offset -3
回放环境的话最新版本的MPC-HC、LAV Filters、madVR都能支持YCgCo。
如果仍然坚持转换为YCbCr的话，实际使用时建议还是开启dither进行转换来减小error，毕竟压制时用的也是有损的视频编码，所以通过全程rounding来实现无损本身就是一件不靠谱的事情。
[/color]
