Matlab图像处理-灰度插值法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Matlab图像处理-灰度插值法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

最近邻法

最近邻法是一种最简单的插值算法,输出像素的值为输入图像中与其最邻近的采样点的像素值。是将(u0,v0)(u_0,v_0)点最近的整数坐标u,v(u,v)点的灰度值取为(u0,v0)(u_0,v_0)点的灰度值。

(u0,v0)(u_0,v_0)点各相邻像素间灰度变化较小时,这种方法是一种简单快捷的方法,但当(u0,v0)(u_0,v_0)点相邻像素间灰度差很大时,这种灰度估值方法会产生较大的误差。

双线性插值法

双线性插值又称为一阶插值,是线性插值扩展到二维的一种应用。它可以通过一系列的一阶线性插值得到。即,双线性插值法是对最近邻法的一种改进,利用线性内插法,根据(𝑢0,𝑣0)(u_0,v_0)点的四个相邻点的灰度值,插值计算出𝑓(𝑢0,𝑣0)f(u_0,v_0)值。

三次内插法(高阶插值)

高阶插值常用卷积来实现。输出像素的值为输入图像中距离它最近的4×4领域内采样点像素值的加权平均值。

I = imread('pout.tif');
J = imresize(I,1,'nearest');       %采用最邻近插值法进行灰度插值放大10倍
K = imresize(I,1,'bilinear');      %采用双线性插值法进行灰度插值放大10倍
L = imresize(I,1,'bicubic');       %采用三次内插法进行灰度插值放大10倍
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(J),title('最邻近插值法');
subplot(2,2,3),imshow(K),title('双线性插值法');
subplot(2,2,4),imshow(L),title('三次内插法');

效果图片

Matlab图像处理-灰度插值法,Matlab,matlab文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-687463.html

到了这里,关于Matlab图像处理-灰度插值法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数值分析(四) Hermite(埃尔米特)插值法及matlab代码

      本篇为 插值法专栏 第四篇内容讲述,此章主要讲述 Hermite(埃尔米特)插值法 及matlab代码,其中也给出详细的例子让大家更好的理解Hermite插值法 提示 之前已经介绍 牛顿插值法 和 三次样条插值 ,如果没看过前两篇的可以点击以下链接阅读 数值分析(一)牛顿插值法

    2024年02月10日
    浏览(56)
  • 25.2 matlab里面的10中优化方法介绍——插值法(matlab程序)

    1. 简述        插值法又称“内插法”,是 利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值,作出适当的特定函数,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值, 这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式。常见 分段线性插值法 和

    2024年02月15日
    浏览(40)
  • Lagrange插值法实验:求拉格朗日插值多项式和对应x的近似值matlab实现(内附代码)

    已知函数表: 求出Lagrange 插值多项式,并计算x=1.2处的y的近似值。 求解多项式: 求解近似值: 请输入横坐标向量X: X=[1, 2, 4, 5] 请输入纵坐标向量Y: Y=[16,12,8,9] 基函数为: q1(x)=(11 x^2)/12 - (19 x)/6 - x^3/12 + 10/3 q2(x)=(29 x)/6 - (5 x^2)/3 + x^3/6 - 10/3 q3(x)=(4 x^2)/3 - (17 x)/6 - x^3/6 + 5/3 q4(x)=

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 数据分析缺失值处理(Missing Values)——删除法、填充法、插值法

    缺失值指数据集中某些变量的值有缺少的情况,缺失值也被称为NA(not available)值。在pandas里使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数中的缺失值,用NaT表示时间序列中的缺失值,此外python内置的None值也会被当作是缺失值。需要注意的是,有些缺失值也会以其他形式

    2024年02月05日
    浏览(46)
  • <2>【深度学习 × PyTorch】pandas | 数据预处理 | 处理缺失值:插值法 | networkx模块绘制知识图谱 | 线性代数初步

      你永远不可能真正的去了解一个人,除非你穿过ta的鞋子,走过ta走过的路,站在ta的角度思考问题,可当你真正走过ta走过的路时,你连路过都会觉得难过。有时候你所看到的,并非事实真相,你了解的,不过是浮在水面上的冰山一角。—————《杀死一只知更鸟》   🎯

    2024年02月01日
    浏览(45)
  • 牛顿插值法、拉格朗日插值法、三次插值、牛顿插值多项式、拉格朗日插值多项式

    两点式线性插值 调用Matlab库函数 拉格朗日二次插值: 牛顿二次插值 结果分析:通过对比不同插值方法,可以看到在一定范围内(高次会出现龙格现象),插值次数越高,截断误差越小(插值结果越接近于真实函数值);同时,对于相同次数的插值,由于不同的插值方法它们

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • 深度学习基础知识 最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值算法

    最邻近插值:将每个目标像素找到距离它最近的原图像素点,然后将该像素的值直接赋值给目标像素 优点 :实现简单,计算速度快 缺点 :插值结果缺乏连续性,可能会产生锯齿状的边缘,对于图像质量影响较大,因此当处理精度要求较高的图像时,通常会采用更加精细的插

    2024年02月03日
    浏览(52)
  • 【数值分析】拉格朗日插值法与牛顿插值法的C++实现

    设函数 y = f ( x ) displaystylecolor{red}y=f(x) y = f ( x ) 在区间 [ a , b ] displaystylecolor{red}[a,b] [ a , b ] 上有定义,且 a ≤ x 0 x 1 ⋯ x n ≤ b displaystylecolor{red}a ≤x_0x_1dotsx_n ≤b a ≤ x 0 ​ x 1 ​ ⋯ x n ​ ≤ b ,已知在 x 0 … x n displaystylecolor{red}x_0dots x_n x 0 ​ … x n ​ 点处的值分别为

    2024年02月06日
    浏览(49)
  • matlab数字图像处理——图像的读写,灰度、二值图像

    一、实验目的 1.结合数字图像处理的知识,直观感受图像处理的基本实现过程 2.熟悉MATLAB工具的使用 3.了解图像的读写和显示 二、实验内容 实验内容一:图像读取 (1)利用编程实现读取图像 利用imread读取文件夹images中的图像;查看读取到的图像数据矩阵,对比灰度图像、

    2024年02月07日
    浏览(55)
  • Matlab+FPGA进行灰度图像处理

    …# Matlab+FPGA进行灰度图像处理(两种方式) * MATLAB主要用于思路验证,转到FPGA的话需要对底层函数逻辑清楚才行,python也能进行matlab在这里做的所有操作,有兴趣可以深入。 1.matlab读取图片显示: 2.matlab灰度反显 3.matlab二值化,将灰度进行黑白划分 matlab把图片转到txt格式,文

    2024年02月08日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包