原图像可以视为整数像素下的二维矩阵,所谓插值,就是在分数坐标处给原图插入新的值。这个新值根据一定的计算方法,由原图在其周围的有限范围(插值函数作用域)内的所有整数像素下的值组合生成,与其领域内的原图像素具有强关联性。 以下是插值的一般公式: 附一张插值原理详细的解释图: 插值窗函数 w(x,y) MATLAB代码...
图像插值是一种在图像处理中常用的技术,用于通过已知像素点的灰度值来估算未知像素点的灰度值。以下是三种常见的图像插值方法: 1. 最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation) 原理:最近邻插值是最简单的一种插值方法。对于需要插值的点,它直接选择距离该点最近的已知像素的灰度值作为该点的灰度值。 步骤: 确定待插...
图像缩放算法往往基于插值实现,常见的图像插值算法包括最近邻插值(Nearest-neighbor)、双线性插值(Bilinear)、双立方插值(bicubic)、lanczos插值、方向插值(Edge-directed interpolation)、example-based插值、深度学习等算法。 插值缩放的原理是基于目标分辨率中的点,将其按照缩放关系对应到源图像中,寻找源图像中的点(不...
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...
近邻插值算法 1. 原理简介 将目标图像中的点,对应到原图像中后,找到最相邻的整数坐标点的像素值,作为该点的像素值输出。 如上图所示,目标图像中的某点投影到原图像中的位置为点P,与P距离最近的点为Q11,此时易知,f(P)=f(Q11)。 2. 例子说明
图像插值 图像插值 1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法,不需要计算,在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。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:...
首先对上端的两个顶点进行线性插值得: 再对底端的两个顶点进行线性插值得: 最后,做垂直方向的线性插值,以确定: 整理得插值公式的化简形式: 原图像和目标图像的几何中心对齐 在计算目标图像中,对应原图像的虚拟坐标点时,一般的变换是: 这种变换下,原图像的有些点没有参与计算。举...
图像插值主要是在变换图像时产生作用,变换图像包括缩放图像、旋转图像、移动图像、倾斜图像、扭曲图像等操作。 PS各种变换 因为变换图像时意味着图像中的像素需要重新进行排列并计算像素的色值,此时的图像插值可以决定变换图像时以何种方式重新排列和计算像素的色值。说白了,图像插值就是决定增加或者减少的像素怎么重现色值...
由于图像的数值要么是 [0,1] 的浮点数,要么是 [0,255] 的整数,所以,还需要对填充的数值进行取整。 下面是代码实现: #对图像进行双线性插值 def Bilinear_Interpolation(image,resize_height,resize_width): height,width,channels=image.shape#60*60*3 resize_image=np.random.randn(resize_height,resize_width...