什么是上下采样

本文介绍了图像处理中的下采样(降采样)和上采样技术。下采样通过池化层减小图像尺寸,降低特征维度,防止过拟合,保持图像变形不变性。上采样则用于放大图像,常用方法包括内插值和反卷积。两种技术在图像显示、缩略图生成和特征提取等方面发挥重要作用。

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缩小图像称为下采样或降采样(池化层也成为下采样层)

目的:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图;3、降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过拟合,保持旋转、平移、伸缩不变形。

原理:把M*N的原始图像的s*s(M N的公约数)窗口内的图像编程一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有图像的均值。

实现:pooling

放大图像称为上采样或图像插值

目的:放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

方法:1、内插值。插值方法有很多,比如均值,中值,最近邻。通过这种方法,在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。2、反卷积。即通过转置卷积核的方法来实现卷积的逆过程。3、反池化。在池化过程,比如max-pooling时,要记录下每个元素对应kernel中的坐标。反池化时即将每一个元素根据坐标填写,其余位置补0.

### 数据上下采样的概念 在数据处理领域,上采样和下采样是指调整数据集中样本数量的技术。对于不平衡的数据集而言,这些技术尤为重要。当某个类别的实例数远少于其他类别时,可以通过增加少数类的数量来平衡这种差异;反之,则可以减少多数类的数量。 #### 下采样 具体到操作层面,在执行下采样过程中会减少原始序列中的元素数目。这通常意味着按照一定比例或者固定步长去除部分数据点[^2]。例如,在MATLAB环境中实现这一过程可借助`downsample()`函数完成: ```matlab % MATLAB代码示例:对输入向量y进行四倍速率的降采样 y_down = downsample(y, 4); ``` 上述命令表示将以每隔三个位置保留一个的方式获取新的子序列作为输出结果 `y_down` ,从而实现了原信号频率降低的效果。 #### 上采样 而上采样则是指提高目标对象(如时间序列、图像等)的空间分辨率或时间密度的过程。它涉及创建额外的数据点以填补现有观测之间的空白区域。一种常见的做法是在相邻两点间插入新值,并利用插值算法估计其合理取值范围[^3]。比如双线性插值法就是基于最近邻域内的四个像素计算未知位置的颜色强度。 ```python import numpy as np from scipy import ndimage def upsample_image(image, scale_factor): """ 对给定图片按指定因子放大 """ zoomed_shape = tuple([int(dim * scale_factor) for dim in image.shape]) return ndimage.zoom(image, (zoomed_shape[0]/image.shape[0], zoomed_shape[1]/image.shape[1]), order=1) # Python代码示例:将二维数组形式的灰度图扩大两倍显示尺寸 upsampled_img = upsample_image(gray_scale_image, 2) ``` 此段Python脚本展示了如何运用SciPy库下的`ndimage.zoom()`方法来进行简单的图像放缩变换,其中参数`order=1`指示采用了一阶B-spline即线性插值策略。
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