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图像处理之插值算法

本文主要是介绍图像处理之插值算法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

图像处理之插值算法

12、简述空域滤波跟频域滤波的不同。

答:(1)空域法:直接对图像的像素灰度进行操作。常用算法:图像的灰度变换;直方图修正(均衡化、规定化);平滑和锐化处理;彩色增强。

(2)频域法:在图像的变换域中,对图像的变换值进行操作,然后经逆变换获得所需要的增强结果。常用算法:低通滤波;高频提升滤波;同态滤波。

1、常用的插值方法有:最近邻插值、双线性插值、立方卷积插值。

2、常用的边缘检测算子有:

一阶: Roberts Cross算子, Prewitt算子, Sobel算子, Canny算子。

二阶: Marr-Hildreth。

3、能够表征一副图像的基本特征有:灰度值、纹理、形状、

13、什么是双线性插值?(原理及推导)

双线性插值:双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。

 如下图,已知Q12,Q22,Q11,Q21,但是要插值的点为P点,这就要用双线性插值了。首先在x轴方向上,对R1和R2两个点进行插值,这个很简单,然后根据R1和R2对P点进行插值,这就是所谓的双线性插值。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。

 假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值,假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。

首先在 x 方向进行线性插值,得到

 然后在 y 方向进行线性插值,得到

这样就得到所要的结果 f(x, y),

 如果选择一个坐标系统使得 f 的四个已知点坐标分别为 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1),那么插值公式就可以化简为:

 或者用矩阵运算表示为

与这种插值方法名称不同的是,这种插值方法的结果通常不是线性的,它的形式是

 常数的数目都对应于给定的 f 的数据点数目

 

 线性插值的结果与插值的顺序无关。首先进行 y 方向的插值,然后进行 x 方向的插值,所得到的结果是一样的。

14、什么是最近邻插值

最近邻插值在图像放大时补充的像素取最临近的像素的值由于方法简单,所以处理速度很快,但是放大图像画质劣化明显。

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