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区域插入像素,这该像素值与(i+1,j)的
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...
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...
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...
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...
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...
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。
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。
专利权项:1.一种双线性插值上采样方法,包括:确定目标图像中的多个目标像素点投影到源图像的多个投影像素点的各自的邻近像素点中是否存在共用的一个或多个邻近像素点,其中一个投影像素点的多个邻近像素点是源图像中与所述一个投影像素点最近的多个像素点,且利用所述多个邻近像素点的像素值来计算所述目标像素点的像...
2. 双线性插值（Bilinear Interpolation）的权重计算基于：A. 单个最近邻像素。B. 四个最近邻像素的线性组合。C. 卷积核的参数。D. 随机初始化。3. 转置卷积（Transposed Convolution）的本质是：A. 对输入进行下采样。B. 通过填充和步长参数实现上采样。C. 直接复制输入像素。D. 仅用于图像分类任务。4. 以下...