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。 2、双线性插值算法 双线性内插法是利用待求像素四个邻像素的灰度在两个方向上作线性内插,如下图所示: 对于(i, j+v),f(i, j) 到 f(i, j+1) 的灰度变化为线性关系,则有: f(i, j+v) = [f(i, j+1) - f(i, j)] *
图像放大的三种处理方法:最近邻插值,双线性插值 ,双三次插值算法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
最邻近插值(Nearest Neighbor Interpolation)是其中最简单的一种插值方法。在这种方法中,未知位置的像素值被赋予与其最邻近的已知像素相同的值。最邻近插值算法的原理非常简单。对于目标图像中的每个像素点,计算其在源图像中对应的位置。由于源图像和目标图像的分辨率可能不同,因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法...
最近邻插值法：看名字就很直⽩，四舍五⼊选取最接近的整数。这样的做法会导致像素的变化不连续，在新图中会产⽣锯齿。三. 实验 python实现最近邻插值算法 1from PIL import Image 2import matplotlib.pyplot as plt 3import numpy as np 4import math 5 6# 最近邻插值算法 7# dstH为新图的⾼;dstW为...
最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）是一种图像处理和空间数据处理中常用的插值方法，用于从已知数据点的离散集合中估计未知点的值。它的原理和算法流程如下：原理：最近邻插值的原理非常简单，它基于以下假设：在给定数据点集中，未知点的值可以通过找到离其最近的已知数据点来估计。算法流程：给定一个已知数据...
1、最邻近插值法(Nearest Interpolation) 这是最简单的一种插值方法,不需要计算。在待求像素的四邻像素中,将距离待求像素最近的邻接像素灰度值赋予待求像素。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: ...
最近邻插值算法概述 最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation)是一种简单而高效的图像缩放算法。该算法的基本思想是将目标图像中的每个像素点映射回源图像中,并选取距离该映射点最近的源图像像素值作为目标像素的值。由于该算法仅涉及简单的像素值复制,因此其计算复杂度低,易于在硬件上实现。
1、线性插值的解释 双线性插值,又称为双线性内插。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。一下来自于[1] 单线性插值法 已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值。 上面比较好理解吧,仔细...
一、最邻插值算法 是最简单的一种插值算法,当图片放大时,缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成,也就是说照搬旁边的像素。这样做结果产生了明显可见的锯齿。 在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻灰度赋给待求象素。 如果i+u, j+v(i落在 A区,即 u<0.5,v<0.5,则将左上角象素的灰度值赋...