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圖像內(nèi)插(最鄰近內(nèi)插、雙線性內(nèi)插、雙三次內(nèi)插)

標(biāo)簽:
人工智能

参考博客:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/51220576

目标图像像素坐标都可以通过映射回到原始图像像素坐标,可能会出现浮点数,但是没关系。

最邻近插值即是选取一个最靠近的像素为它的像素值,

双线性插值(本质上不是线性),考虑了周围四个点的坐标,最核心的理解同一段直线上两个的像素值对中间点像素值的贡献权重,这是与三个点之间的距离相关的,其次在不同的软件中为了实现整体均衡加入了调节因子。明白原理即可,在众多软件中也就是一个命令。

双三次插值考虑的是周围16个像素的像素值,其权重因子的计算比较复杂。常用BiCubic插值原理。


参考博文:https://blog.csdn.net/u010555688/article/details/24352343

BiCubic插值原理简介:

双三次插值又称立方卷积插值。三次卷积插值是一种更加复杂的插值方式。该算法利用待采样点周围16个点的灰度值作三次插值,不仅考虑到4 个直接相邻点的灰度影响,而且考虑到各邻点间灰度值变化率的影响。三次运算可以得到更接近高分辨率图像的放大效果,但也导致了运算量的急剧增加。这种算法需要选取插值基函数来拟合数据,其最常用的插值基函数如图1所示,本次实验采用如图所示函数作为基函数。

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