图像处理中的“内插”是什么?插值图像内插值图像间插值重取样(用已知数据来估计未知位置的数值的处理)(最近邻内插法双线性内插)

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图像插值是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程,用以恢复图像中所丢失的信息。图象插值方法有:最近邻插值,双线性插值,双平方插值,双立方插值以及其他高阶方法。

在很多情况下,人们需要对数字图像进行进一步的处理比如,为了做广告宣传,需要将拍摄的艺术照片做成巨幅海报;为了分析深层地质结构,需要对仪器采集的图像做局部细化;为了分析外星球的大气和地面状况,需要使遥感卫星图片模糊细节变得有意义;为了侦破缺少目击证人的案件,需要对监控录像做清晰化处理这些,就需要用到图像的插值技术,将原始低分辨率图像或模糊图像进行放大,并且要保证所要求的清晰度有时候,图像在获取、传输过程中不可避免地会产生噪声,这些噪声大大损坏了图像的质量,影响了图像的可用性所以,考虑要对图像进行去噪。而去噪的实质,是在去噪模型下用新的灰度估计值来取代原噪声点的灰度值,因此去噪问胚也可以转化为插值问题来研究。

插值,分为图像内插值和图像间插值,其主要应用是对图像进行放大以及旋转等操作,是根据一幅较低分辨率图像再生出另一幅均具有较高分辨率的图像,是图像内插值。图像间的插值,也叫图像的超分辨率重建,是指在一图像序列之间再生出若干幅新的图像,可应用于医学图像序列切片和视频序列之间的插值图像内插值实际上是对单帧图像的图像重建过程,这就意味着生成原始图像中没有的数据。

参考文章:图象插值

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图像中的插值

用最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation)进行图片缩放

图像缩放算法(最临近点插值算法双线性内插值算法双立方插值算法)

使用Matlab进行图像的读写显示和缩放(最近临插值和双线性内插值法)

具有内插值的 ng 样式不呈现背景图像?

opencv中啥叫插值