数值图像处理——插值算法

最新推荐文章于 2025-10-18 21:58:12 发布
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#图像处理 #内插法

1. 图像放大的过程

如何看待一幅图像的放大？图像放大的本质是像素点的增加

1.确定新像素的位置
2x2的原图像：
在这里插入图片描述
放大1.5倍到3x3大小：
请添加图片描述
缩小到原图像大小：
请添加图片描述
确定像素值：
在这里插入图片描述
扩展到规定的大小：

在这里插入图片描述

如何确定新像素的值f(x,y)？？？
这里就要用到图像内插了

2. 经典插值算法

最近邻插值、线性插值、双线性插值

1.最近邻插值

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数据预处理——插值算法matlab实现
yanyanwenmeng的博客
11-24 1万+
笔记来自《清风数学建模》系列课程 一、插值算法的用途 数模比赛中，常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学的方法，“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用。 二、一维插值问题 限制多项式的次数，插值的函数是唯一的。 但是插值多项式次数越高误差越小吗？ 红色的为标准正确的函数图像。后面是不同插值次数的图像。可以发现，高次插值会产生龙格现象，即在两端处波动极大,产生明..
数字图像处理的插值方法
sinat_31261757的博客
05-28 7895
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,旋转处理的时候，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。处理这一问题的方法被称为图像灰度级插值。常用的插值方式有三种：最近邻域插值、双线性插值、双三次插值。理论上来讲，最近邻域插值的效果最差，双三次插值的效果最好，双线性插值的效果介于两者之间。不过对于要求不是非常严格的图像插值而言，使用
图像缩放之最近邻插值
gubeiqing的博客
01-05 836
最近邻插值 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<Windows.h> using namespace std; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned long DWORD; #pragma pack(1) typedef struct BMP_FILE_HEADER { WORD bType; DWORD bS
数字图像处理（一） 插值算法
weixin_43155467的博客
02-26 770
#三种插值算法
【图像处理】常见图像插值算法与应用
最新发布
Antonio915的博客
10-18 1315
博客围绕图像处理中的插值算法展开，介绍了最近邻（简单但易失真）、双线性（平衡速度与平滑度）、三次样条（平滑但复杂）三种插值算法的原理，说明了向前（易漏点）、向后（主流，无漏点）两种映射方法，并提供了基于 OpenCV 进行实践
数字图像处理中的插值算法
10-18
文献中详细讲述了图像处理中的几种插值算法，还对结果进行了对比
数字图像处理中常用的插值方法
05-10
数字图像处理中常用的插值方法；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值来对该坐标进行插值。最邻近元法、双线性内插法、三次内插法的算法介绍。
精选资源
图像处理算法（一） 3D-LUT插值算法之Matlab仿真
07-12
### 图像处理算法之一：3D-LUT插值算法及Matlab仿真 #### 一、引言 在图像处理领域，色彩转换是一项重要的任务。它不仅涉及到色彩空间之间的转换，还包括了色彩校正等高级应用。为了实现这些功能，研究人员常常会...
实现图像的插值放大算法
12-05
本算法可以实现图像的插值放大，附件中附带matlab原代码
数值分析图像处理
12-19
数值分析大作业，图像处理包括图像旋转，扭曲和水波效果，有问题可以问我，里面包括作业报告，可做参考
MATLAB软件在数值计算及图像处理上的应用.pdf
06-27
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插值图片放大工具
05-17
是一款可以将小图片变成大图，但仍能保持较高的清晰度。
Python+OpenCV图像处理（一）——OpenCV框架与图像插值算法
12-21
总结来说，OpenCV库提供了强大的图像处理工具，包括图像插值算法，这些算法对于图像缩放、旋转等变换至关重要，确保了图像质量和细节的保留。在实际应用中，开发者可以根据需求选择合适的插值方法来优化图像处理的...
计算机视觉基础（一）——图像插值算法
OuDiShenmiss的博客
04-21 3071
1.1 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值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象[u，v][u，v][u，v]中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的（u，v）（u，v）（u，v）值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次...
数字图像处理--四种插值法详解
zeronose的博客
03-22 8197
1、最近邻插值法（Nearest Neighbour Interpolation） 这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求像素的四邻象素中，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)为待求像素坐标，则待求像素灰度的值 f(i+u, j+v)　如下图所示： 2、双线性插值 2.1 一维 2.2 二维 首先在x方向上面线性插值，得到R2、R1： 然后以R2,R1在y方向上面再次线性插值： 如果选择一个坐标系统使得
图像的放大：双线性插值算法（C++实现）
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图像的放大本质上就是增加像素点，目前常用的传统方法是内插法，代表算法有最临近点插值算法、双线性插值算法和双三次插值法，这些算法都是基于相邻像素点的像素值计算所要增加的像素点的像素值，因而在放大时会有失真的现象存在。在深度学习领域，图像的方法也称为超分辨率，一般采用Gan网络对抗生成高分辨率图片，尽管在一些数据集中取得不错的表现，但是算法的鲁班性还有待加强。因此，了解传统的内插法还是有很大必要的。 ...
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