最近鄰插值法nearest_neighbor是最簡單的灰度值插值。也稱作零階插值,就是令變換后像素的灰度值等於距它最近的輸入像素的灰度值。 造成的空間偏移誤差為像素單位,計算簡單,但不夠精確。但當圖像中的像素灰度級有細微變化時,該方法會在圖像中產生人工的痕跡。 http ...
圖像的縮放很好理解,就是圖像的放大和縮小。傳統的繪畫工具中,有一種叫做 放大尺 的繪畫工具,畫家常用它來放大圖畫。當然,在計算機上,我們不 再需要用放大尺去放大或縮小圖像了,把這個工作交給程序來完成就可以了。下面就來講講計算機怎么來放大縮小圖象 在本文中,我們所說的圖像都是指點陣圖, 也就是用一個像素矩陣來描述圖像的方法,對於另一種圖像:用函數來描述圖像的矢量圖,不在本文討論之列。越是簡單的模型越 ...
2015-10-07 20:07 0 2955 推薦指數:
最近鄰插值法nearest_neighbor是最簡單的灰度值插值。也稱作零階插值,就是令變換后像素的灰度值等於距它最近的輸入像素的灰度值。 造成的空間偏移誤差為像素單位,計算簡單,但不夠精確。但當圖像中的像素灰度級有細微變化時,該方法會在圖像中產生人工的痕跡。 http ...
在對圖像進行空間變換的過程中,典型的情況是在對圖像進行放大處理的時候,圖像會出現失真的現象。這是由於在變換之后的圖像中,存在着一些變換之前的圖像中沒有的像素位置。為了說明這個問題,不妨假設有一副大小為64x64的灰度圖像A,現在將圖像放大到256x256,不妨令其為圖像B,如圖 ...
目錄 1.什么是插值2.常用的插值算法3.最近鄰法(Nearest Interpolation)4.單線性插值5.雙線性插值6.雙線性插值的優化 1.什么是插值Interpolation is a method of constructing new data ...
在做圖像處理的時候,我們經常需要對圖像大小進行變換。在深度學習中,也經常會用到Upsample上采樣。而最常用的插值方法就是BiLinear雙線性插值。 image_new = cv2.resize(image,(750,600),interpolation ...
來源:http://m.blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50810057 在對圖像進行空間變換的過程中,典型的情況是在對圖像進行放大處理的時候,圖像會出現失真的現象。這是由於在變換之后的圖像中,存在着一些變換之前的圖像中沒有的像素位置 ...
假設有一張4*4的圖像.如下圖: 我們想縮放成3*3的圖像,計算如下(以縮放后的像素點B為例): 根據如下計算公式: srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) 以E點坐標為例計算坐標 ...
一般來說不是整數,而非整數的坐標是無法在圖像這種離散數據上使用的。雙線性插值通過尋找距離這個對應坐標最近的四 ...