1、最临近点插值算法: 当一张(N*M)大小的图像放大到((j*N)*(k*M))时,那么两张图像之间的像素点存在对应关系: 其中:X1max,Y1max为源图像中两个方向的像素个数;X2max,Y2max为放大之后的图像两个方向上的像素个数; 即可得到 j k ...
前言 图像处理中有三种常用的插值算法: 最邻近插值 双线性插值 双立方 三次卷积 插值 其中效果最好的是双立方 三次卷积 插值,本文介绍它的原理以及使用 如果想先看效果和源码,可以拉到最底部 本文的契机是某次基于canvas做图像处理时,发现canvas自带的缩放功能不尽人意,于是重温了下几种图像插值算法,并整理出来。 为何要进行双立方插值 对图像进行插值的目的是为了获取缩小或放大后的图片 常用的 ...
2017-11-02 20:12 0 1170 推荐指数:
1、最临近点插值算法: 当一张(N*M)大小的图像放大到((j*N)*(k*M))时,那么两张图像之间的像素点存在对应关系: 其中:X1max,Y1max为源图像中两个方向的像素个数;X2max,Y2max为放大之后的图像两个方向上的像素个数; 即可得到 j k ...
在2年前,我写过SSE图像算法优化系列十八:三次卷积插值的进一步SSE优化 一文,在那里使用了SSE对三次卷积插值进行了SSE优化,原本以为那个速度已经比较极限了,最新遇到一个项目需要更高速的效果,自己又对这个算法进行了下构思,发现原来根本不是那回事,速度极限离天花板还早 ...
插值法的第一次都是相同的,计算新图的坐标点对应原图中哪个坐标点来填充,计算公式为: srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) srcWidth/dstWidth和srcHeight/dstHeight ...
本文是在学习https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基础上对算法的理解和重新整理,再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享。 三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值 ...
如果本文对您有帮助,请帮忙点赞、评论、收藏,感谢! python 为例 一. 函数原型 dst=cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, in ...
我主要参考了这里,不过他推导的系数我感觉有问题,用他的公式直接套用放大的图像会有网格,也许是我理解的有偏差。 所以我自己重新推导了这四个系数 用这个就没问题了。他的那些代码还是很有参考价值的。 程序代码: main.m ...
写在前面 本文简单介绍了几种常见的插值算法并附带了相应的python代码,本文公式使用latex编写,如有错误欢迎评论指出,如果谁知道如何修改latex字号也欢迎留言 关于一维、二维和多维插值 三次卷积插值、拉格朗日两点插值(线性插值)、兰克索斯插值在二维插值时改变x和y方向的计算顺序 ...
View Code cv::imread OpenCV学习笔记与源码分析: imread( )函数_Linux编程_Linux公社-Linux系统门 ...