影象處理(一)bicubic解釋推導
bicubic的解釋
bicubic interpolation解釋
- cubic的推倒:
如果一個函式f(x) 在x=0和x=1的位置上的函式值已知,那麼這個函式在閉區間[0,1]上的值是可以被插入的,利用一個讀度數為3的多項式去描述這條曲線,那麼:
設f(x)=ax3+bx2+cx+d(1)
對這個函式求導,得
f′(x)=3ax2+2bx+c(2)
那麼
f(0)=df(1)=a+b+c+df′(0)=cf′(1)=3a+2b+c(3)
⇒⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪a=2f(0)−2f(1)+f′(0)+f′(1)b=−3f(0)+3f(1)−2f′(0)−f′(1)c=f′(
得到了係數,我們就可以可以得到這個f(x)的表示方法
- cubic的推倒:
- 2.當我們在處理一列數的時候,我們在不知道導數的情況下,
- 為了得到平滑的曲線,我們採用如下的方法進行近似或者說逼近,我們通過當前點相鄰的間隔的兩點連線,用這條直線的斜率來近似替代這個位置導數
- 假設我們有四個值,分別
p0,p1,p2,p3 代表x=-1,x=0,x=1和x=2位置的函式值,那麼:
採取和第一種情況類似的將值帶入計算的方法,得到如下式子
知道了係數反推回式子裡帶入即可。
- 3.bicubic就是cubic在二維上的推廣
- 我們相等於從插值到線轉變到插值到一個二維的矩陣當中,我們可以利用cubic的公式去構造bicubic的公式。
- 假設我們有16個點,i,j分別表示行位置和列位置,我們可以將行方向和列方向分解,比如先在行方向做(和二元的積分有相通之處)
- 那麼設
g(x)= 相關推薦
影象處理(一)bicubic解釋推導
bicubic的解釋 bicubic interpolation解釋 cubic的推倒: 如果一個函式f(x)在x=0和x=1的位置上的函式值已知,那麼這個函式在閉區間[0,1]上
岡薩雷斯:數字影象處理(一):第一章緒論
一、影象處理基本步驟 圖片來源:數字影象處理 第三版 岡薩雷斯 1.影象獲取與給出一幅數字形式的影象一樣簡單。通常,影象獲取截斷包括影象預處理,譬如影象縮放 2.影象增強是對一幅影象進行某種擦歐洲哦,使其結果在特定應用匯總比原始影象更適合進行處理。 3.影象復原也是改進影象外觀的一個處
opencv影象處理(一):讀取圖片,裁剪圖片
1.利用opencv讀取圖片: # -*- coding: utf-8 -*- # !/usr/bin/env python # @Time : 2018/11/19 14:59 # @Author : xhh # @Desc : 讀取圖片 # @File : open
影象處理(一)
使用java對圖片的處理(一) 圖片的處理(一)Image_Gray import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.Co
數字影象處理(一)
測試環境:Win10+Matlab2018 1.隨機生成灰度圖 X = rand(25, 25); Y = round(255*X); class(Y) %判斷型別 Z = 255 - Y; %將灰度值進行反轉 subplot(1,2,1) imshow(uint8(
python3+opencv3 影象處理(一)讀取顯示一張圖片
先在此處先宣告,後面學習python+opencv影象處理時均參考這位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是復現和稍微修改一下程式碼,加深自己印象的同時也督促自己好好學習影
OpenCV數字影象處理(一)——直方圖均衡化的實現
計算一幅影象的直方圖 影象是由不同數值的顏色畫素組成,畫素值在整幅影象中的分佈情況是該影象的一個重要屬性。直方圖(Histogram)是一幅影象分佈的精確圖形表示。因此,灰度影象的直方圖有256個專案。 OpenCV計算直方圖 環境:Windows 10,
python進階—OpenCV之影象處理(一)
文章目錄 顏色空間轉換 RGB色彩空間 HSV色彩空間 YUV色彩空間 簡單的物體跟蹤示例 HSV空間目標閾值選取 影象幾何變換 影象的縮放 影象的位移 影象的旋轉 影
數字影象處理(一)概論與基本原理
概論 數字影象處理是指將影象訊號轉換成數字訊號並利用計算機對其進行處理的過程。而人眼觀察外界世界是先通過人眼將看到的內容傳入大腦來進行處理。二者雖然看上去不同,但其實際過程十分相似。人的眼球可以比作一架活的照相機。照相機有鏡頭、光圈、暗箱、底片和調節裝置。人眼的結構和照相
MATLAB數字影象處理(一)直方圖均衡化
直方圖均衡化的基本原理是根據原始影象某個畫素點出現的概率對應著累積分佈函式的值決定的,假設原始影象為 該影象的概率密度函式(直方圖)為: 累積分佈函式為: 畫素為3的值,在CDF(3)=0.556,均衡化後的值為0.5556*(灰度級,這裡是9)-1=4.004,取
Python3與OpenCV3.3 影象處理(一)--環境搭建與簡單DEMO
一、所需軟體 本教程需要一下軟體: PyCharm 2017.2.3 (其他版本也可) OpenCV 3.3 Python 3 Windows 7以上版本 二、環境配置
計算機視覺與影象處理(一)——卷積與opencv
VideoCapture cap(0); //開啟預設攝像頭裝置 //1.VideoCapture cap(in device); 如果只有一個裝置,device只通過0
影象處理(一)影象變形(1)矩形全景影象還原-Siggraph 2014
最近發現,看過的文章,沒幾天就忘了,於是開始寫點東西記錄一下,所學習過的演算法。廢話不多說,今天看了這篇文獻“Rectangling Panoramic Images via Warping”,所以做一下記錄。 這篇文獻演算法分為兩步: 1、第一步需要通過計算影象最
python+OpenCV影象處理(一)讀取、複製、顯示、儲存
前 言 從2017年入坑人工智慧領域開始,就被這一領域深深的所吸引,雖然到現在已經踩了不少坑,但總算有了不少的收穫,深感不虛此行,藉助強大的python讓我快速的向著這一領域靠近,現在流行比較廣的人工智慧應用,比如:影象識別,語音識別,文字情感分析,人體行為分析等
【OpenCV入門教程之十】 形態學影象處理(一):膨脹與腐蝕
本系列文章由@淺墨_毛星雲 出品,轉載請註明出處。 寫作當前博文時配套使用的OpenCV版本: 2.4.8本篇文章中,我們一起探究了影象處理中,最基本的形態學運算——膨脹與腐蝕。淺墨在文章開頭友情提醒,用人物照片做腐蝕和膨脹的素材圖片得到的效果會比較驚悚,毀三觀的,不建議嘗試
Tensorflow常見問題處理 TensorFlow 影象預處理(一) 影象編解碼,影象尺寸調整 tensorflow(一):圖片處理 TensorFlow 處理圖片
1、Tensorflow中影象處理函式(影象大小調整) Tensorflow中影象處理函式(影象大小調整) tensorflow入門之---------影象大小調整 TensorFlow 影象預處理(一) 影象編解碼,影象尺寸調整 Tensorflow針對不定尺寸的圖片讀寫tfreco
【OpenCV入門教程之十一】 形態學影象處理(二):開運算、閉運算、形態學梯度、頂帽、黑帽合輯
上篇文章中,我們重點了解了腐蝕和膨脹這兩種最基本的形態學操作,而運用這兩個基本操作,我們可以實現更高階的形態學變換。所以,本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函式,它利用基本的膨脹和腐蝕技術,來執行更加高階的形態學變換,如開閉運算、形態學梯度、“頂帽”、“黑帽
Android --小功能 Android中幾種影象特效處理 (一)
這一節給大家分享的是Android中幾種影象特效處理的小技巧,比如圓角,倒影,還有就是圖片縮放,Drawable轉化為Bitmap,Bitmap轉化為Drawable等等. 廢話少說了,直接講解今天的例項,本例主要是先獲取桌布(getWallpaper()),然後對當前
數字影象處理-空間域影象增強(一)(影象反轉,對數變換,冪次變換、分段線性變換)
空間域增強的第一部分:影象反轉,對數變換,冪次變換、分段線性變換 (s:現點值,r: 原點值) 影象反轉: 這個無需多說,就是把黑變白,白變黑,拿八位灰度影象來說 表示式:s=255-r
事件處理(一)
blog lis 監聽 上下 strong 單擊 長按 view 處理方法 事件處理步驟: 1.註冊事件監聽器 2.根據指定的事件中編寫事件處理的代碼 3.在事件處理的代碼證完成對事件的處理 事件處理方法 1.setOnClickListener(View.OnC