最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确。但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹。 http ...
图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。传统的绘画工具中,有一种叫做 放大尺 的绘画工具,画家常用它来放大图画。当然,在计算机上,我们不 再需要用放大尺去放大或缩小图像了,把这个工作交给程序来完成就可以了。下面就来讲讲计算机怎么来放大缩小图象 在本文中,我们所说的图像都是指点阵图, 也就是用一个像素矩阵来描述图像的方法,对于另一种图像:用函数来描述图像的矢量图,不在本文讨论之列。越是简单的模型越 ...
2015-10-07 20:07 0 2955 推荐指数:
最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确。但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹。 http ...
在对图像进行空间变换的过程中,典型的情况是在对图像进行放大处理的时候,图像会出现失真的现象。这是由于在变换之后的图像中,存在着一些变换之前的图像中没有的像素位置。为了说明这个问题,不妨假设有一副大小为64x64的灰度图像A,现在将图像放大到256x256,不妨令其为图像B,如图 ...
目录 1.什么是插值2.常用的插值算法3.最近邻法(Nearest Interpolation)4.单线性插值5.双线性插值6.双线性插值的优化 1.什么是插值Interpolation is a method of constructing new data ...
在做图像处理的时候,我们经常需要对图像大小进行变换。在深度学习中,也经常会用到Upsample上采样。而最常用的插值方法就是BiLinear双线性插值。 image_new = cv2.resize(image,(750,600),interpolation ...
来源:http://m.blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50810057 在对图像进行空间变换的过程中,典型的情况是在对图像进行放大处理的时候,图像会出现失真的现象。这是由于在变换之后的图像中,存在着一些变换之前的图像中没有的像素位置 ...
假设有一张4*4的图像.如下图: 我们想缩放成3*3的图像,计算如下(以缩放后的像素点B为例): 根据如下计算公式: srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) 以E点坐标为例计算坐标 ...
一般来说不是整数,而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。双线性插值通过寻找距离这个对应坐标最近的四 ...