最近临插值_51CTO博客
图像常用的算法最近算法双线性算法双三次(bicubic)算法三种算法的优缺点 算法是图像缩放中的一项基本且重要的算法;在图像缩放中,输出图像像素点坐标可能对应输入图像上几个像素点之间的位置,这个时候就需要通过灰度处理来计算出该输出点的灰度。图像是图像超分辨率的重要环节,不同的算法有不同的进度,算法的好坏也直接影像着图像的失真程度。常用的算法有以下三
  上期说到,我们仅仅利用自然邻域法基础原理进行,会出现许多空、异常值,且与ArcGIS相同分辨率、范围下的结果对比(对比图如下),结果较差。主要体现在:结果范围内有空,而ArcGIS没有,可能是ArcGIS做了其他的一些处理。ArcGIS结果仅包含了最外层点组成的面内的数据,显然,边界外的数据结果异常值较多。部分区域结果较差(例如下图左,左下角),仍有需要改进的地方。
2009-2-21 21:53:26 的主题帖,以及豆丁网rickoon上传的教材第8章《,拟合与查表》;实际上,它很多内容都可以从Matlab-help有关函数部分找到对应的部分。博文在整合这两个部分时,对其中的某些细节做了注解(【标以红色的文字】),并对行文方式做了重新编排,去掉了一些不必要的运行结果(这些结果只要将代码复制到Matlab窗口即可得到)。   &nb
转载 2023-10-16 17:47:18
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最近法nearest_neighbor是最简单的灰度。也称作零阶,就是令变换后像素的灰度等于距它最近的输入像素的灰度。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。 內是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法。根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密
文章目录1.最近2.双线性3.双三次代码实践:cv2.resize简介: 在图像处理中,平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素,只是在图象平面上进行象素的重新排列。 在一幅输入图象中,灰度仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度一般由处在非整数坐标上的来决定。 这就需要算法来进行处理,常见的算法有最近
图像的几何运算主要是指,引起图像几何形状发生变化的变化,包括图像缩放、旋转、裁剪等。其主要用途是,对图像进行几何校正、空间旋转,在遥感图像的图像配准过程中也有很重要应用。1.图像图像是指,根据原始图像像素来估计周围点的像素。在Matlab中主要提供了三种方法:最近(nearest)、双线性(bilinear)、双三次(spline)。在这三种方法中,最近计算量最小
         在图像变换后,可能出现的两个问题:        ①因为相邻像素之间只能有8个方向,而旋转方向却是任意的,使得像素的排列不是完全按照原有的相邻关系。        ②会出现许多空洞点。        因此采用
命令1 interp1功能 一维数据(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。 x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:点 Yi:点 格式 (1)yi = interp1(x,Y,xi) 返回向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一
+一、最邻算法是最简单的一种算法,当图片放大时,缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成,也就是说照搬旁边的像素。这样做结果产生了明显可见的锯齿。在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻灰度赋给待求象素。 如果 i+u, j+v(i落在 A区,即 u<0.5,v<0.5,则将左上角象素的灰度赋给待求象素,同理落在B区则赋予右上角的象素灰度,落在C区则赋予左
  ,通俗来说当在一个离散的事件中,想知道某一个位置确定的时,就可以利用方式计算得到,即利用已知数据估计未知位置数值。的方式有很多,下面介绍几种常用的方式。一、最近(Nearest Neighbour Interpolation)  最近法也成为零阶法,下图是一个一维的最近原理图,坐标轴上各点 xi-1,xi,xi+1 … 两两对半等分间隔 (红色虚线划分)
MATLAB中的函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method')其中x,y为点,yi为在被点xi处的结果;x,y为向量, 'method'表示采用的方法,MATLAB提供的方法有几种: 'method'是最邻近, 'linear'线性; 'spline'三次样条; 'cubic'立方.缺省时表示线性。注意:所
在对图像resize缩放的时候常常要用到图像算法。本文主要讲述最常见的三种算法,最近,双线性(默认设置),双三次。1、最近算法 在四邻像素中,将距离待求像素最近的邻像素灰度赋给待求像素。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 f(i+u, j+v) 如下图所示: 最邻近元法计算量较小,但可能会造成
       在做数字图像处理时,经常会碰到小数象素坐标的取值问题,这时就需要依据邻近象素的来对该坐标进行。比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题。1、最近法(Nearest Neighbour Interpolation)选取距离插入的像素点(x+u, y+v)最近的一个像素点,用它的像素点的灰度代替插入的像素点。特点:最近法虽然计算
转载 2023-11-09 22:23:04
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# Python 最近邻法指南 最近邻法是一种简单而有效的方法,通常用于填补缺失数据或生成更多的数据点。本文将带你逐步实现这一方法,同时提供所需的代码示例和流程图。 ## 流程概述 以下是实现最近邻法的流程步骤,表格清晰地展示了每一步的操作。 | 步骤 | 操作描述 | |------|------------------------| | 1
原创 2月前
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# Python 矩阵最近 在数据处理和图像处理领域,是一种基于已知数据点进行数据估算的常用方法。最近是一种简单但有效的技术,适用于需要快速、高效获取近似的场景。本文将从概念、应用、步骤和代码实现多个方面阐述 Python 中矩阵最近的相关知识。 ## 1. 什么是最近最近(Nearest Neighbor Interpolation)是一种用已知
原创 2月前
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文章目录最近(Nearest neighbor interpolation)双线性(Bilinear interpolation)双三次(Bicubic interpolation) 最近(Nearest neighbor interpolation)举例说明: 3X3的深度为8的256级灰度图,即高为3个象素,宽也为3个象素,每个象素的取值可以是0-255,代表该像素的亮度
目录一. 最近二. 双线性三. 双三次 假设现在有:原图像src,大小为MxN,坐标记为(x, y);目标图像dst,大小为PxQ,坐标记为(i, j);一. 最近1. 最近: 将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度赋给原像素点的方法。(百度百科的解释)2. 理解: 其实就是根据坐标的变换,找出目标图像中的坐标 对应于 原图像中的坐标,再把原图像中坐标位置的
这是一种简单的算法: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 f(i+u, j+v)如下图所示:如果(i+u, j+v)落在A区,即u<0.5, v<0.5,则将左上角象素的灰度赋给待求象素,同理,落在B区则赋予右上角的象素灰度,落
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今天在看SIFT源码时,里面涉及到对图片的缩放问题,如在建立高斯金字塔之前将原图像放大一倍(立方),在建立高斯金字塔过程中,每层的最底层Base图片是将上一层第[3]阶图像进行降采样(最近)获得。void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );src 输入图像. dst 输出
第1章 图像算法本章思维导图本章内容概要1、算法原理介绍最近算法双线性算法映射方法基于OpenCV的实现C++Python 本章思维导图本章内容概要1、算法原理介绍最近算法最近,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,作为后的输出。 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,此时易知,.例子: 如下图所示,将一幅的图像放大到4
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