上采样与下采样概念：上采样： 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的 是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。下采样： 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的 有两个： 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。实现方法： 上采样原理：内插值 下采样原理：(
转载
2023-12-27 12:27:03
860阅读
什么是插值Interpolation is a method of constructing new data points within the range of a discrete set of known data points. Image interpolation refers to the“guess”of intensity values at missing locations
转载
2024-05-06 14:53:31
29阅读
插值法(最邻近，双线性，双三次）的原理及实现常用的插值方法有最邻近插值法、双现象插值法和双三次插值法等，主要用于图像的放大或缩小。缩小图像（或称为下采样（subsampled） 或降采样（downsampled） ） 的主要目的有两个： 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。放大图像（或称为上采样（upsampling） 或图像插值（interpolating） ） 的主
转载
2024-04-02 09:05:00
292阅读
图像进行几何变换的时候，没有办法给一些像素点直接赋值，这才有了插值算法 先说最邻近插值，该算法的原理很简单，仅仅是将原图像的坐标系映射到另一个坐
转载
2024-08-12 17:31:29
94阅读
双线性插值实现在上一篇文章里，介绍了「最邻近差值」的原理与实现这篇想总结一下学到的高级方法「双线性差值」的原理，再比较一下这两种方法的最大不同在哪里双线性差值如图： “双”体现在插值公式在不同轴x,y上的计算次数，简单来说就是： 1）找到一个区间（x1, x2）之间的值x； 2）找到另一个区间（y1, y2）之间的值y； 最后确定点P（x, y）。第一个问题来了，“什么情况下才需要用到双线性差值呢
转载
2023-10-04 20:45:35
144阅读
在图像处理中，如果需要对图像进行缩放，一般可以采取插值法，最常用的就是双线性插值法。本文首先从数学角度推导了一维线性插值和二维线性插值的计算过程，并总结了规律。随后将其应用到图像的双线性插值上，利用Matlab编程进行图像的缩放验证，实验证明，二维线性插值能够对图像做出较好的缩放效果。数学角度的线性插值一维线性插值假设有一个一元函数 y=f(x)y=f(x) , 已知曲线上的两
转载
2023-11-30 20:01:51
122阅读
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。 红色的数据点与待插值得到的绿色点 在这两种情况下，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。 双线性插值的一个显然的三维空间延伸是三线性插值。
方法一：Opencv自带的用插值办法做的图像缩放dst_cvsize.width=(int)(scr->width*scale);
dst_cvsize.height=(int)(scr->height*scale);
dst=cvCreateImage(dst_cvsize,scr->depth,scr->nChannels);
转载
2023-06-05 14:21:47
364阅读
一、双线性插值法假设源图像大小为mxn，目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为：m/a和n/b。注意，通常这个比例不是整数，编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*m/a,j*n/b）。 显然，这个对应坐标一般来说不是整数，而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。双线性插值通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素
转载
2023-06-20 19:43:37
676阅读
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。单线性插值法已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值。 上面比较好理解吧，...
原创
2021-08-13 09:37:17
3093阅读
1、介绍双线性插值算法前先讲下线性插值（Linear Interpolate)：在数学中，线性插值是一种曲线拟合方法，利用线性多项式在已知数据点的离散集合范围内构造新的数据点。两个已知点之间的线性插值：已知两点由坐标(x0，y0)和(x1，y1)给出，线性插值就是两点之间的直线。对于区间(x0，x1)中的x值，由方程给出沿直线的y值（1）已知2点（x0, y0)、(x1, y1)，设线
转载
2023-05-30 14:14:46
355阅读
最近看PCL中的SHOT描述子文献时，遇到 四线性插值（quadrilinear interpolation），蒙了，全是跟spherical相关的词组： interpolation on normal cosines interpolation on azimuthinterpolation on elevationinterpolation on distance；故收集了一些相关
大家都是怎么学习图像处理，这些公式和图形，有什么书能讲解这些知识？推荐一些吧！！！！单线性插值已知P1点和P2点，坐标分别为(x1, y1)、(x2, y2)，要计算 [x1, x2] 区间内某一位置 x 在直线上的y值 2点求一条直线公式 由于 x 值已知，所以可以从公式得到 y 的值 已知 y 求 x 的过程与以上过程相同，只是 x 与 y 要进行交换。由于像素间距离 x2-x1=1所以设 a
转载
2023-09-09 22:23:03
83阅读
1、Bilinear interpolation双线性插值双线性插值在数学上，双线性插值是线性插值的一种推广，用于在二维直线网格上插值两个变量（如x和y）的函数。双线性插值首先在一个方向上使用线性插值，然后在另一个方向上使用线性插值。虽然每一步在采样值和位置上都是线性的，但是插值作为一个整体在采样位置上不是线性的而是二次的。双线性插值是计算机视觉和图像处理中最基本的重采样技术之一，也称为双线性滤波
转载
2023-07-04 12:45:56
577阅读
该文档转载自图像缩放——双线性插值算法，我搜罗一堆中文文章里面讲得比较清楚的一篇了。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\[f(x, y) \approx f(0,0)(1-x)(1-y)+f(1
转载
2023-09-04 23:14:36
123阅读
图像在进行仿射变换后由于变换后的某些像素点在原图像中并不存在，因此需采用灰度内插为新位置赋灰度值，常用的内插方法包括：最近邻内插法、双线性内插法以及双三次内插技术，综合插值效果及效率，双线性内插法得到了更广泛的应用。双线性插值的算法实现是这样的：首先对源图像与目标图像做对比，比如源图像大小为1100*1100，目标图像大小为500*500，则二者之间的宽度比和高度比均可得到，为2.2，也就是说目标
转载
2023-12-31 15:08:47
81阅读
0、为什么要有双线性插值插值法是一种根据原图（source）图片信息构造目标图像（destination）的方法。我们想象一下，我们要把一个 3x3的单通道图src扩展成 4x4的图像dst：由比例关系得：所以有：因此通过上式就得到 目标图dst与源图src的像素对应关系。举例，若要求dst(0,0)的值：所以dst(0,0) 对应src(0,0)，即可 dst(0,0)=src(0,0)=234
双线性插值（Matlab实现）一、原理三次样条插值时仿真速度太慢，于是采用算法简单的线性插值。本篇主要介绍一下双线性插值的实现方法。1. 线性插值 x0, y0) 与 (x1, y1)，要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x
x
y 求 x 的过程与以上过程相同，只是 x 与&n
转载
2023-10-11 00:03:14
715阅读
双线性插值法定义： 又称双线性内插。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上分别进行一次线性插值。 对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)
转载
2024-05-23 11:33:27
239阅读
这是我第一个博客，一方面我把博客看作笔记，记录我在学习的过程中遇到的问题，写博客的过程也是加深理解的过程；另一方面也是为了与大家分享，共同进步。双线性插值分为两步：1. 先做图像尺寸缩放；2. 求缩放后的图像像素灰度值。 图像尺度缩放变换的公式 x'=ax y'=bx其中，(x, y)是原图坐标，(x’, y’)是变换后的坐标，a，b分别是水平和垂直方向的缩放因子。这是前向变换，即从原图变换到目标
转载
2024-05-20 22:36:44
134阅读
