上图是一个二维最近邻插值的定量俯视示意图,(x0, y0)、(x0, y1)、(x1, y0)、(x1, y1) 都是原图像上的坐标点,灰度值分别对应为 Q11、Q12、Q21、Q22。而灰度值未知的插值点 (x, y),根据最近邻插值方法的约束,其与坐标点 (x0, y0) 位置最接近 (即位于 (x0, y0) 的邻域内),故插值点 (x, ...
在图像几何变换的过程中,常用的插值方法有最邻近插值(近邻取样法)、双线性内插值和三次卷积法。 最邻近插值: 这是一种最为简单的插值方法,在图像中最小的单位就是单个像素,但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数,那么就对这个浮点坐标进行简单的取整,得到一个整数型坐标,这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素...
如果(i+u, j+v)落在A区,即u<0.5, v<0.5,则将左上角象素的灰度值赋给待求象素,同理,落在B区则赋予右上角的象素灰度值,落在C区则赋予左下角象素的灰度值,落在D区则赋予右下角象素的灰度值。 最邻近元法计算量较小,但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续,在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。
下采样算法按照上面的算法,可以得到一个下采样结果,但插值时会忽略右下角的内容,还是上面 5\times 5 的图像 I 插值成 3 \times 3 的图像 O,在水平 \vec{y} 方向上,求解 I 每一个点对应原图 O 的y 坐标如下 0,\,1.67,\,3.33 竖直\vec{x} 方向同理,坐标是 0,\,1.67,\,3.33 ...
首先对于最邻近算法,效果好的条件是图像的“锐度”较高,也就是突变的地方比较多,它能保留这种图像的高频信息,这点可以从MI上看出来,它和原图的互信息是最大的。其次线性插值算法效果好的条件是能在短时间内得到不错的图像,虽然该case中pnsr和ssim相比于最邻近算法还要低一些,但仔细观察图片,其中是有很多十分尖锐...
什么叫插值,图像插值 插值（Interpolation/resampling）是一种图像处理方法，它可以为数码 图像增加或减少象素的数目。某些数码运用插值的方法创造出象素比传感器实 际能产生象素多的图像，或创造数码变焦产生的图像。实际上，几乎所有的图 像处理软件支持一种或以上插值方法。图像放大后锯齿现象的强弱直接反映了 图像...
1. 立方插值 立方插值算法也被称为双三次、双立方插值算法。 1.1 三次插值 (Cubic Interpolation) 先介绍一下三次插值算法,它是一种使用三次多项式拟合一组数据的插值方法。三次插值通常用于图像缩放和重采样。 三次插值的实现方式有很多种,例如牛顿多项式插值、拉格朗日多项式插值、Hermite 三次多项式插值、三次样条...
图像插值是图像处理领域比较热门的话题。其目的在于利用已知邻近像素点的灰度值。预估未知像素点的灰度值。从而把一副低分辨率的图像变成相应高分辨率版本以改善图像的视觉效果。 图像插值算法分类 其中,图像插值算法主要分为两类: 线性图像插值方法 常见的有最近邻插值、双线性插值以及双三次插值等等。
首先，通过线性插值沿行查找值，即位置 A:(0,0.4) 和 B:(1,0.4) 处的值。得到A和B处的值后，对A和B之间的点(0.3,0.4)进行线性插值，这就是最终结果。让我们看看如何对图像执行此操作。我们从之前的博客中获取相同的 2×2 图像，并希望将其放大 2 倍，如下所示 与我们在上一篇博客中采用的假设...