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...
Hermite 三次多项式插值:使用分段三次多项式来构造插值多项式,每个分段多项式满足插值点处的函数值和一阶导数值。 三次样条插值:也使用分段三次多项式来表示插值多项式,将插值区间划分为多个子区间,在每个子区间上使用三次多项式插值,并要求相邻子区间插值函数在连接处的一阶导数和二阶导数连续。 适用范围 牛顿多项式插值...
原始图像坐标 = 目标图像坐标 / 缩放因子 对于每个目标图像像素,根据其在原始图像上的坐标计算出最近的16个像素的灰度值,并根据距离进行加权平均。 计算水平方向上的权重(x 方向): wx = f(x - x_i) (i = -1, 0, 1, 2),这里 f(t) 是一个插值函数,常用的有三次样条插值函数。 计算垂直方向上的权...
图像插值算法是指在已知像素值的基础上,估计未知像素值的数学方法。OpenCV 提供了多种插值算法,用于图像缩放、旋转、仿射变换等操作。 在数学的数值分析领域中,内插,或称插值(英语:Interpolation),是一种通过已知的、离散的数据点,在范围内推求新数据点的过程或方法。
1、最临近点插值算法: 当一张(N*M)大小的图像放大到((j*N)*(k*M))时,那么两张图像之间的像素点存在对应关系: 其中:X1max,Y1max为源图像中两个方向的像素个数;X2max,Y2max为放大之后的图像两个方向上的像素个数; 即可得到 j k; 放大之后(x2,y2)的像素信息
一、插值算法 由于图片存储的时候其实就是一个矩阵,所以在对图像进行缩放操作的时候,也就是在对矩阵进行操作。如果想要将图片放大,这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵,利用欠采样来缩小图像。 opencv 官网关于插值算法介绍:InterpolationFlags https://docs.opencv.org/master/d7/da8/tutorial_table_of_...
算法一:最邻近插值! 顾名思义,和哪个小朋友更接近,就选择哪一个!即上图所示内容。可以看到,我们丢失了部分信息,但是整体的颜色,和原图像是基本相同的! 算法二:双线性内插值! 这个名称有点不好理解。我们暂且忽略其称呼,简单理解起来,即综合考虑左右两边的情况,按距离的远近进行综合取舍。具体情况见下图所示: pi...
1.最邻近插值算法 首先假设原图是一个像素大小为W*H的图片,缩放后的图片是一个像素大小为w*h的图片,这时候我们是已知原图中每个像素点上的像素值(即灰度值等)的(⚠️像素点对应像素值的坐标都是整数)。这个时候已知缩放后有一个像素点为(x,y),想要得到该像素点的像素值,那么就要根据缩放比例去查看其对应...
Interpolation):最简单的插值算法,对于每个缩放后的像素点,选择与其最近的原始像素点的值作为它的值。该算法容易实现,但会导致图像出现锯齿状的边缘。 双线性插值算法(Bilinear Interpolation):该算法在最近邻插值算法的基础上,加入了对相邻四个像素点的加权平...
图像缩放算法能够将一张图像缩小或者放大到想要的尺寸,同时保持图像的清晰度和色彩。其中,双线性插值算法是一种常用的图像缩放算法,其应用广泛于图像处理和计算机图形学中。 双线性插值算法利用了图像中相邻像素的信息,通过对图像进行平滑处理,来避免因为尺寸变换带来的失真问题。 具体来说,双线性插值算法使用了图像上...