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用图像插值算法分析与比较

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图像Smoothing算法的几种方法比较？图像缩放放大-1 图像放大几乎都采用了内插值的方法，即在原有图像pixel的基础上，采用了合适的/pixel 。插值 算法的分类比较混乱，每个人都有自己的分类算法 ， 1.传统的图像插值算法、相邻插值中的传统差分原理和评价简单易实现，早期应用广泛 。

1、绘制不同 插值 算法(nearest、linear、cubic、spline(最近，线性 ， 三次，样条)插值peaks函数的效果图 ， 函数命令如下:插值 pixel是数码相机中感光器件形成的实际像素，通过相机内置的软件，根据实际感光图像的像素 ， 按照一定的计算方法，实际上插值不仅用于数码相机拍摄，还用于数码变焦的基本原理，是电子电路实时实现的插值-1/的一种效果 。

【用图像插值算法分析与比较】如果有人说“重置样本” ， 你可能还是听不懂 。其实所谓的“插值”就是“一种不产生像素而增加图像 pixel大小的方法”，或者它只是用一个数学公式来计算缺失像素的颜色 。其实所谓的“插值”不过是忽悠外行人的一种方式 。插值是根据中心像素点的颜色参数模拟外围像素值的方法，是数码相机放大数码照片的特有软件手段 。

2、 图像缩放的放大 算法 图像放大几乎都采用了内插值的方法，即在原有图像 pixel的基础上，在像素点之间采用了合适的插值-1/ 。插值 算法的分类比较混乱，每个人都有自己的分类算法 。文件“图像 插值技术概要”将插值 算法简单分为传统型插值和边缘型- 。1.传统的图像插值算法、相邻插值中的传统差分原理和评价简单易实现，早期应用广泛 。

双线性插值法具有平滑功能，可以有效克服相邻法的缺点 ， 但会使图像的高频部分退化，模糊图像的细节 。在放大倍数比较高的情况下，高阶插值 ， 比如双三次和三次样条插值，要比低阶插值好 。这些插值 算法可以使插值生成的像素灰度值延续原图像灰度变化的连续性，使放大图像灰度变化自然平滑 。但在图像中 ， 部分像素与相邻像素之间存在灰度值突变，即存在灰度不连续现象 。

3、FDK 算法中一种新的 插值方法[摘要]根据FDK 算法反投影过程中各体素在探测器上投影分布的特点，提出了插值的新方法 。该方法根据体素投影的特点，采用不同扫描角度下每个探测器单元上投影面积的加权和作为重建过程中的反投影值 。实际实验结果表明，FDK 算法中的新插值方法优于传统插值方法(例如最近邻插值，双线性插值) 。
4、 图像平滑 算法的几种方法比较?二次双线性插值计算量最小 ， 速度最快，但效果一般，放大倍数小于3时更好 。“相邻”的计算方法速度快但不准确，适用于图像需要保留硬边的情况，比如像素图的缩放，可以下载CxImage的Demo，里面有几个平滑算法的例子，可以很直观的看到 ， 也可以看看他源代码里具体的算法地址如下 。

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