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 ...
然后我们在确定目标图像中的(0,1)坐标与原图像中对应的坐标,同样套用公式: 我们发现,这里出现了小数,也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75),显示这是错误的,如果我们不考虑亚像素情况,那么一个像素单位就是图像中最小的单位了,那么按照最临近插值算法,我们找到距离0.75最近的最近的整数,也就是1,那么对应的原...
图像插值算法图像插值算法 常用的有以下三者: 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)。 2、双线性内插法 ...
插值算法原理如下：1. Nearest-neighbor 最近邻插值，是指将⽬标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。如下图所⽰，P为⽬标图像对应到源图像中的 点，Q11、Q12、Q21、Q22是P点周围4个整数点，Q12与P离的最近，因此P点的值等于Q12 的值。这⾥写图⽚描述由于图像中...
最邻近插值算法也叫做零阶插值算法,主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内 1. 离它距离最近的像素值。 这种放大图像的方法叫做最临近插值算法,这是一种最基本、最简单的图像缩放算法,效果也是最不好的,放大后的图像有很严重的马赛克,缩小后的图像有很严重的失真;效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了...
图像算法基础——插值算法空间映射关系前向映射反向映射邻域插值代码如下:双线性插值代码如下:双三次插值代码如下:总结 差值算法作为一种最常用的算法,在图像放大、旋转等多种变换中都有用到。由于图像进行某种变换后新的图像的像素并非完全和原始图像的像素一一对应,所以导致新的图像中会出现很多“空穴”,这是就需要对...
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
最简单的插值方法是最近邻插值,即选择离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值为插值结果。若几何变换后输出图像上坐标为(x,y)的像素点在原图像上的对应值坐标为 (u,v),则近邻插值公式为: [···]表示求整 与其它两种插值算法相比,最近插值具有简单快速的特点,但是对于邻近像素点的灰度值有较改变,细微...
双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法,它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值,因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多。 线性插值 线性插值是以距离为权重的一种插值方式。已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x ...