对于医学序列切片,图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离,而在图像处理中,常常需要它们有一致的分辨率.对于已分割的切片图像,插入的切片图像也应是已分割的图像.本文提出了一种图像插值的局部算法,该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时,计算只与相邻切片图像的局部像素值有关.因此既保持了相邻切片的物体形状过渡自然,又具有良好的数值稳定性.应用该算法于医学序列切片进行插值时,可达到良好的视觉效果.算法已成功应用于医学数据的三维重建系统.

MATLAB自写imresize函数，包括三种插值方法——最近邻插值、双线性插值、双三次插值

针对现有彩色图像插值算法的实时性及可靠性不能兼备的问题，提出了一种高效的实时彩色图像缩放算法，算法基于Lanczos核生成可应用于整个目标图像的核查找表，并且目标图像所有像素的插值仅涉及定点小数运算，计算复杂度低；同时算法采取了优化的光栅扫描方法，内存需求低、效率高。实验结果表明，该算法不仅获得了较好的图像质量，而且计算复杂度远低于经典的图像缩放算法，能有效实现彩色图像甚至彩色视频的任意倍数实时缩放。

一种基于高斯过程回归的图像插值算法，汪谦，杜军平，图像插值是图像处理中的经典问题。本文提出一种新颖的基于高斯过程回归的插值算法。提出的算法使用高斯过程回归模型挖掘潜在信息

% 图像数据的快速最近、双线性和双三次插值% ％ 用法： %------ % Z = ba_interp2(F, X, Y, [方法]) % % 其中方法是最近的、线性的或三次的。 % % F 是具有任意层数 D 的 WxHxD 图像。 % X, Y 是 I_1 x ... x I_n 矩阵，x 和 y 坐标为% 插值。 % Z 是一个 I_1 x ... x I_n x D 矩阵，其中包含插值图像通道。 % % 注释： %------ % 此方法通过重复最接近访问点的值来处理边界。 % 这与 matlabs 边框处理不同。 % ％ 例子%------ % % %% 山魈眼％ 清除% IMG=load('mandrill'); % IMG = ind2rgb(IMG.X, IMG.map); % [Dx Dy] = meshgrid(130:0.1:250, -150:0.1:-50);

双三次图像插值 插值是一种在一组离散的已知数据点范围内构造新数据点的方法。 线性插值方法在现代生活的几乎所有技术中都很普遍，它们在扮演着特别重要的角色。 二维数据集（例如图像）的线性插值方法包括： 最近的邻居 双线性 双三次 三次样条 辛插值（Lanczos重采样） 二维线性插值通常用于显示屏（电视，手机等）中。 一个很好的例子是在高分辨率屏幕上炸毁了低分辨率图像时。 我们将研究线性插值的双三次方法。 与“最近邻”和“双线性”算法相比，它倾向于产生实质上更好的结果，它不需要像三次样条插值法中通常执行的导数计算，并且可以被视为对Lanczos重采样的计算有效近似。 重要的是要注意，线性系统具有以下两（2）个数学属性： 同质性 如果x [n] = y [n]，则k x [n] = k y [n] 可加性 如果x1 [n] = y1 [n]，并且x2 [n] = y2 [n]，则

第一次大作业 图像插值 挤压 缩放 误差分析 实现

某公司实现lanczos插值的定点化实现代码，可以高效实现任意大小的resize，同时保证图像质量

最近邻： import cv2 import numpy as np def function(img): height,width,channels =img.shape emptyImage=np.zeros((2048,2048,channels),np.uint8) sh=2048/height sw=2048/width for i in range(2048): for j in range(2048): x=int(i/sh) y=int(j/sw) emptyImage[i,j]=img[x,y] return emptyImage\nimg=

主要介绍了python 图像插值 最近邻、双线性、双三次实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧