二维插值

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式,而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部的全数据,这时你就需要插值,一维的插值方法网上很多,不再赘述,这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=numpy.nan, rescale=False) points:二

摘要:图像重建有变换法和迭代法,本文主要分析变换法.根据二维图像的投影,与其傅里叶变换之间的关系,得出图像重建的4种方法,直接傅里叶反变换.先反投影后滤波.先滤波后反投影.卷积反投影.直接傅里叶反变换法利用中心切片定理,先求投影数据的一维傅里叶变换,然后二维插值栅格化得到二维傅里叶变换数据,逆变换后得出目标图像.先反投影后滤波是将投影数据直接反投影,然后频域中通过二维锥形滤波,得到目标图像.先滤波后反投影时在反投影前对数据修正(滤波),卷积反投影与其类似,只是将频率中滤波拿到时域中做卷积运算.对

图元三种基本类型:点.直线段.多边形.其他复杂的对象均是由这三种图元来构建. 点 void glPointsize(GLfloat size)  //对点尺寸状态变量进行设定,单位为像素,默认值1.0 注:glPointSize()不能放置在glBegin()和glEnd()函数之间. 直线 glBegin(mode) 绘制直线时,mode可取下列值: GL_LINES:glBegin()和glEnd()函数之间每两个连续顶点绘制一条线段. GL_LINE_STRIP:首尾相接的线段. GL_L

题目描述 给定一张 N 个点,M 条边的无向图,边有红.绿.蓝三种颜色,分别用 1,2,3 表示. 求这张图有多少生成树,满足绿色边数量不超过 x,蓝色边数量不超过 y,答案对10^9 + 7 取模. 1 ≤ N ≤ 40,1 ≤ M ≤ 10^5,1 ≤ ci ≤ 3 行列式 定义矩阵A的行列式det(A)或|A| \(|A|=\sum_{排列p}{(-1)^{p的逆序对个数}\prod{A_{i,p[i]}}}\) 行列式的性质 (\(A\)的转置矩阵\(A^T\):把\(A\)的行列互换)

转载自 网易博客:sun的博客 http://zhouyang340.blog.163.com/blog/static/3024095920126710504178/ 2D绘图 Qt4中的2D绘图部分称为Arthur绘图系统.它由3个类支撑整个框架,QPainter,QPainterDevice和QPainterEngine.QPainter用来执行具体的绘图相关操作如画点,画线,填充,变换,alpha通道等.QPainterDevice是QPainter用来绘图的绘图设备,Qt中有几种预定义的

在做数字图像处理时,经常会碰到小数象素坐标的取值问题,这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值.比如:做地图投影转换,对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时,变换出来的对应的坐标是一个小数,再比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题.看够了各种数学原理,直接上具体的实现步骤.no公式no理论,以下是对常用的三种数字图像插值 方法进行介绍. 1.最近邻插值法(Nearest Neighbour Interpolation) 这是最简单的一种插值方法,不需要计算,在待求象素的四邻象

http://blog.csdn.net/aqua_aqua/article/details/407660 对于二维图像的变形,最简单直接的方式就是将需要变形的不规则区域进行三角形划分,使复杂多边形由1到N个三角形组成,那么最终的变形动作也就转化为这些三角形变形. 三角形变形,就是将一个三角形通过某种变换变成另一个三角形,同时也要保证在源三角形中的点能够正确映射到目标三角形中合适的位置.如下图所示: 图中△ABC是源三角形,Z点是源三角形中的任意一点.△abc为目标三角形,而z点就是源三角形中Z

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