常用的像素灰度内插法:最近邻元法、双线性内插法、三次内插法

%%像素灰度内插
factor = 0.75;%缩放比
u = 0.6;v = 0.7;
itp1 = uint8(zeros(ceil(h/factor),ceil(w/factor)));
itp2 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v)));
itp3 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v)));

下述的J3为待插值灰度图像,itp为插值图像

1.最近邻元法

在待求像素的四邻像素中,将距离这点最近的邻像素灰度赋给待求像素。

%最近邻元法
for i = :h/factor
for j = :w/factor
itp1(i,j) = J3(floor(i*factor+0.5),floor(j*factor+0.5));
end
end

2.双线性内插法

%双线性内插法
for i = :h/u-
for j = :w/v-
itp2(i,j) = (-(i*u-floor(i*u)))*(-(j*v-floor(j*v)))*J3(floor(i*u),floor(j*v))...
+(-(i*u-floor(i*u)))*(j*v-floor(j*v))*J3(floor(i*u),floor(j*v)+)...
+(i*u-floor(i*u))*(-(j*v-floor(j*v)))*J3(floor(i*u)+,floor(j*v))...
+(i*u-floor(i*u))*(j*v-floor(j*v))*J3(floor(i*u)+,floor(j*v)+); end
end

3.三次内插法

function [f] = S(x)
if (0<=abs(x))&&(abs(x)<1)
    f = 1-2*(abs(x))^2+(abs(x))^3;
elseif (1<=abs(x))&&(abs(x)<2)
    f = 4-8*abs(x)+5*(abs(x))^2-(abs(x))^3;
else
    f = 0;
end
end %三次内插法
f = double(J3);
u = 0.6;v = 0.7;
for i = ceil(/u):h/u-
for j = ceil(/v):w/v-
A = [S(+(j*v-floor(j*v))) S((j*v-floor(j*v))) S(-(j*v-floor(j*v))) S(-(j*v-floor(j*v)))];
C = [S(+(i*u-floor(i*u)));S((i*u-floor(i*u)));S(-(i*u-floor(i*u)));S(-(i*u-floor(i*u)))];
i1 = floor(i*u); j1 = floor(j*v);
B = [f(i1-,j1-) f(i1-,j1) f(i1-,j1+) f(i1-,j1+);
f(i1,j1-) f(i1,j1) f(i1,j1+) f(i1,j1+);
f(i1+,j1-) f(i1+,j1) f(i1+,j1+) f(i1+,j1+);
f(i1+,j1-) f(i1+,j1) f(i1+,j1+) f(i1+,j1+);];
itp3(i,j) = A*B*C;
end
end

上述的内插法处理的结果出现了黑边,可以通过将黑边区域赋予原始图像的对应区域的像素灰度值。

可通过以下循环实现。

%去黑边
[m,n] = size(J3);%原始图像的行列数 for i = :floor(1/u)
for j = :floor(n/v)
itp(i,j) = J3(ceil(i*u),ceil(j*v));
itp(floor(m/u),j) = J3(m,ceil(j*v));
end
end
for j = :floor(1/v)
for i = :floor(m/u)
itp(i,j) = J3(ceil(i*u),ceil(j*v));
itp(i,floor(n/v)) = J3(ceil(i*u),n);
end
end

图像像素灰度内插(Matlab实现)的更多相关文章

  1. 图像三维灰度分布图——matlab

    p=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); g=rgb2gray(p); % 转为灰阶图 gg=double(g); % 转为数值矩阵 gg= ...

  2. DICOM图像像素值(灰度值)转换为CT值

    CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这 ...

  3. C#中的bitmap类和图像像素值获取方法

    一.Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetP ...

  4. c#图像处理入门(-bitmap类和图像像素值获取方法) 转

    一.Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetP ...

  5. c#图像处理入门(-bitmap类和图像像素值获取方法)

    c#图像处理入门 -bitmap类和图像像素值获取方法 一.Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义 ...

  6. 基于FPGA的RGB图像转灰度图像算法实现

    一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2 ...

  7. opencv学习笔记(八)IplImage* 访问图像像素的值

    opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. typedef struct _IplImage { i ...

  8. opencv图像像素值读取

    说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect ...

  9. opencv——图像的灰度处理(线性变换/拉伸/直方图/均衡化)

    实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率, ...

随机推荐

  1. git设置只允许特定类型的文件

    git设置只允许特定类型的文件 # 忽略所有文件 * # 不忽略目录 !*/ # 不忽略文件.gitignore和*.foo !.gitignore !*.foo

  2. windows下的git使用指令

    经常使用mac和linux 这次使用window开发了一些小项目 废话不多说: git init git add . git commit -m 'note' git remote add origi ...

  3. IE不支持HTML5表单属性placeholder的解决办法

    1. [代码][JavaScript]代码 (function ($) {    $.fn.placeholder = function (options) {        var defaults ...

  4. Linus Torvalds: 成功的项目源于99%的汗水与1%的创新

    2017年2月15日,在加利福尼亚州的开源领袖峰会上,由Linux基金会执行董事Jim Zemlin进行的一次采访中,Torvalds讨论了他如何管理Linux内核的开发以及他对工作的态度. Linu ...

  5. c# 实现WebSocket

    用C# ASP.NET MVC 实现WebSocket ,对于WebSocket想必都很了解了,不多说. 东西做的很粗糙 只能实现基本的聊天功能,不过基本的通信实现了,那么后序的扩展应该也不难(个人这 ...

  6. action和servlet共存(转)

    转自:http://www.cnblogs.com/nayitian/archive/2013/03/04/2942537.html 问题 项目要求struts2和servlet能够共存,就是stru ...

  7. listen 57

    Secondhand Smoke Exposure Doubled Asthmatic Kids' Hospital Readmissions If your child has asthma哮喘, ...

  8. 基类的两个派生类再派生一个派生类 用virtual避免二义性

    class vehicle{ int MaxSpeed; int Weight;public: vehicle(int maxspeed, int weight) :MaxSpeed(maxspeed ...

  9. ACM学习历程——POJ3295 Tautology(搜索,二叉树)

    Description WFF 'N PROOF is a logic game played with dice. Each die has six faces representing some ...

  10. CF1076E:Vasya and a Tree

    浅谈树状数组与线段树:https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9946944.html 题目传送门:https://codeforces.com/problemset/prob ...