下采样原理:(M/s) * (N/s)(同比例缩小) 插值方法: 一:最邻近插值The nearest interpolation 设i+u, j+v(i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐标,则待求象素灰 度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示: 若我们在A区域插入像素,该像素值与(i,j)的值相同,同理若是在B区域...
第一个等号后的形式可以看成是 (即基础值)比例(即差值)y0(即基础值)+比例×(y1−y0)(即差值) ,其中这个比例是由 x 轴上的坐标算出来的。 第二个等号后的形式可以看成是 权值权值权值1×y0+权值2×y1 ,博客里面一般给的是这个公式,可是我很难理解权值的数学含义。 上采样中的双线性插值 当等比例放大...
单线性插值用一句话概括就是用x和x0,x1的距离作为一个权重,用于y0和y1的加权。双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值。 2.2双线性插值 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。如下图所示: 假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y...
双线性插值(Bilinear Interpolation):双线性插值是用原图像中4(2*2)个点计算新图像中1个点,效果略逊于双三次插值,速度比双三次插值快,属于一种平衡美,在很多框架中属于默认算法 双三次插值(Bicubic interpolation):双三次插值是用原图像中16(4*4)个点计算新图像中1个点,效果比较好,但是计算代价过大 最近邻...
双线性插值法的计算公式与最近邻法相似，但根据对应关系寻找的是最近的4个点，而非最近的1个点。双线性插值实际上是从两个方向进行了3次单线性插值。单线性插值已知两点P1和P2，坐标分别为(x1, y1)、(x2, y2)，计算[x1, x2]区间内某一位置x在直线上的y值。公式是基于初中学习的两点求直线...
预编码器中双线性插值上采样模块 残差结构示意图 反卷积模块示意图 数据集中重建声源表面重建点的法相位移随频域变化图 不同频率下3D NCNN-NAH重建效果和仿真得到的真实值对比 3D NCNN-NAH, SRCNN,PV-NN在不同频域范围内的误差对比 在频域范围内是否包含预编码器的重建误差对比 NCNN-NAH在FSFLos,FFS...
首先我们设计实验说明双线性插值的上限远远低于 DUpsample。首先我们搭建一个简易网络实现 auto-encoder,其中上采样方式分别使用双线性插值与 DUpsample, 输入分别为 ground_truth,得到下表中的 mIOU*,这个指标代表上采样方法的上限。同时我们使用 ResNet50 作为主干网络,输入为 raw image 去实现语义分割,得到下表中的...
插值算法的选择往往在效率和效果之间寻找平衡。最近邻法虽然计算速度最快，但效果较差；双线性插值以4个点计算1个点，效果优于最近邻法，速度较快，是许多框架的默认选择；而双三次插值则使用16个点（4x4）提供更佳效果，但计算成本较高。双线性插值的具体计算过程涉及找到四个邻近点，这与最近邻法有...
如resize(img,(700,700),cv2.INTER_NEAREST)为最近邻插值法,resize(img,(700,700),cv2.INTER_LINEAR)为双线性插值法。在实际过程中,需要高分辨率则用双线性插值法,但是这样需要耗费较多CPU,选用最近邻插值法运行很快但是图像有些许失真。所以具体选用哪种方法,根据实际情况衡量好精度和算力。
双线性插值的原理以及计算方法详解 1. 原理 在图像的放射变换以及DCGAN深度学习网络的上采样模块中,经常会用到双线性插值算法,常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等等。Opencv和深度学习框架中也提供了这些插值算法的API,方便我们调用,其中双线性插值由于折中的插值效果和处理速度,运用的比较广泛。