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            coreBugZJ

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            圖像插值算法 (轉(zhuǎn))


            最鄰近插值(近鄰取樣法):
              最臨近插值的的思想很簡單。對于通過反向變換得到的的一個浮點(diǎn)坐標(biāo),對其進(jìn)行簡單的取整,得到一個整數(shù)型坐標(biāo),這個整數(shù)型坐標(biāo)對應(yīng)的像素值就是目的像素的像素值,也就是說,取浮點(diǎn)坐標(biāo)最鄰近的左上角點(diǎn)對應(yīng)的像素值。可見,最鄰近插值簡單且直觀,但得到的圖像質(zhì)量不高。



            雙線性內(nèi)插值:
              對于一個目的像素,設(shè)置坐標(biāo)通過反向變換得到的浮點(diǎn)坐標(biāo)為(i+u,j+v),其中i、j均為非負(fù)整數(shù),u、v為[0,1)區(qū)間的浮點(diǎn)數(shù),則這個像素得值 f(i+u,j+v) 可由原圖像中坐標(biāo)為 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所對應(yīng)的周圍四個像素的值決定,即:


                f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1)


            其中f(i,j)表示源圖像(i,j)處的像素值,以此類推。
              這就是雙線性內(nèi)插值法。雙線性內(nèi)插值法計(jì)算量大,但縮放后圖像質(zhì)量高,不會出現(xiàn)像素值不連續(xù)的的情況。由于雙線性插值具有低通濾波器的性質(zhì),使高頻分量受損,所以可能會使圖像輪廓在一定程度上變得模糊。

             

            三次卷積法
                能夠克服以上兩種算法的不足,計(jì)算精度高,但計(jì)算亮大,他考慮一個浮點(diǎn)坐標(biāo)(i+u,j+v)周圍的16個鄰點(diǎn),目的像素值f(i+u,j+v)可由如下插值公式得到:


                f(i+u,j+v) = [A] * [B] * [C]


            [A]=[ S(u + 1) S(u + 0) S(u - 1) S(u - 2) ]


              ┏ f(i-1, j-1) f(i-1, j+0) f(i-1, j+1) f(i-1, j+2) ┓
            [B]=┃ f(i+0, j-1) f(i+0, j+0) f(i+0, j+1) f(i+0, j+2) ┃
              ┃ f(i+1, j-1) f(i+1, j+0) f(i+1, j+1) f(i+1, j+2) ┃
              ┗ f(i+2, j-1) f(i+2, j+0) f(i+2, j+1) f(i+2, j+2) ┛


              ┏ S(v + 1) ┓
            [C]=┃ S(v + 0) ┃
              ┃ S(v - 1) ┃
              ┗ S(v - 2) ┛


               ┏ 1-2*Abs(x)^2+Abs(x)^3      , 0<=Abs(x)<1
            S(x)={ 4-8*Abs(x)+5*Abs(x)^2-Abs(x)^3 , 1<=Abs(x)<2
               ┗ 0                , Abs(x)>=2
            S(x)是對 Sin(x*Pi)/x 的逼近(Pi是圓周率——π)



            最鄰近插值(近鄰取樣法)、雙線性內(nèi)插值、三次卷積法 等插值算法對于旋轉(zhuǎn)變換、錯切變換、一般線性變換 和 非線性變換 都適用。

            posted on 2011-10-11 17:34 coreBugZJ 閱讀(1028) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: VideoImageAlgorithm課內(nèi)作業(yè)

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