用于图像旋转的最近邻插值算法说明

最近邻插值算法是一种图像处理中常用的插值方法，用于图像旋转时的像素值计算。该算法的原理是根据旋转后的目标像素位置，找到原始图像中最近的像素点，并将其像素值作为目标像素的值。

最近邻插值算法的步骤如下：

计算旋转后目标图像中每个像素的位置。
对于目标图像中的每个像素，找到原始图像中最近的像素点。
将原始图像中最近的像素点的像素值赋给目标图像中对应的像素。

最近邻插值算法的优势是计算简单、速度快，适用于对图像进行简单旋转的场景。然而，由于该算法只考虑了最近的像素点，可能会导致图像旋转后的锯齿状边缘或像素块。

在腾讯云的图像处理服务中，可以使用云图像处理（Image Processing）产品来实现图像旋转，并选择最近邻插值算法进行像素值计算。该产品提供了丰富的图像处理功能，包括旋转、缩放、裁剪等操作，可根据具体需求选择不同的插值算法。

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图像几何变换（缩放、旋转）中的常用的插值算法

在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...最邻近插值：这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...那么一个像素单位就是图像中最小的单位了，那么按照最临近插值算法，我们找到距离0.75最近的最近的整数，也就是1，那么对应的原图的坐标也就是(0,1)，像素灰度为67。...双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。...代码或许有不同写法，实现方式就一种该算法是对函数 sin x / x 的一种近似，也就是说原图像对目标图像的影响等于目标点对应于原图像点周围 x距离的点，按照 sin x / x 比例

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图像处理界双线性插值算法的优化

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(最近邻采样会丢失原始图像中的关键细节，而双三次取样则会产生不理想的抗锯齿效果) 最近邻插值：原理：最近邻插值是一种简单的插值方法，它选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果。...优点：相比于最近邻插值，结果更平滑，减少了锯齿状伪影。缺点：计算量较大，对于图像旋转和放大时，可能会引入一定程度的模糊。...个最近的已知像素值进行加权平均插值结果相对平滑，减少锯齿状伪影计算量较大，对于旋转和放大可能会引入模糊双三次插值 (Bicubic)在目标位置周围16个最近的已知像素值上应用三次多项式插值进行加权平均插值结果平滑...优点：结果更加平滑，图像细节保留较好，适用于图像放大和缩小。...8倍变成1单元1像素，也可以将1单元1像素放大8倍变成1单元8像素（需要采用最近邻插值算法实现缩放）如果需要得到32X32的1单元1像素图像，可以有256X256的1单元8像素缩小8倍获取。

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手把手实现机器视觉亚像素插值拟合算法

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1.特征点检测与匹配

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FPGA实现图像几何变换：缩放

例如，当Sx=Sy=2时，图像放大2倍，放大图像中的像素(0, 1)对应于原图中的像素(0, 0.5)，这不是整数坐标位置，自然也就无法提取其灰度值。...因此我们必须进行某种近似处理，这里介绍一-种简单的策略即直接将它最邻近的整数坐标位置(0,0)或者(0,1)处的像素灰度值赋给它，这就是所谓的最近邻插值。当然还可以通过其他插值算法来近似处理。　　...然而，FPGA实现插值算法比较困难，足可以作为一篇论文来讨论了，为了简化操作，本次设计采用简单的像素复制和像素阉割的方式来实现图像的放大和缩小。...默认采用的是最近邻插值法，也可以选择双线性插值法（bilinear）、双三次插值法（bicubic）。...二、FPGA实现图像放大 1、实现原理　　FPGA实现各种插值算法难度较大，我也没这个心情去深究，直接采用像素复制的办法。　　假设一张图片如下所示： ?

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OpenCV+TensorFlow 人工智能图像处理 (2)

= int(height*0.5) # 目标高度 dstWidth = int(width*0.5) # 四种resize: 最近邻域插值双线性插值像素关系重采样立方插值 dst = cv2.resize...最近邻域插值、双线性插值原理最近邻域插值原图像：10*20 目标图像： 5*10 目标图像的像素来源于原图像举例：目标图像（1, 2）来源于原图像（2, 4）如何计算：...newX = 原图x*(原图像的行/目标图像的行) newY = 原图y*(原图像的列/目标图像的列) 比如目标图像的第一列的第一个点，来源于原图像的第一列的二个点（1* (10/5) =...2）目标图像(2, 3)点，来源于(4, 6) 双线性插值 A1 = 20%上 + 80%下 A2 B1 = 30%上 + 70%下 B2 ?...# 最近邻域插值 # 1. 获取图片信息 # 2. 创建一个空白模板，与预期目标大小一样 # 3.

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所以输出图像[x，y]的灰度值，一般由非整数坐标来决定，非整数坐标的像素值，就需要插值算法来进行处理。常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。...本文目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌握OpenCV框架下插值算法API的使用插值算法原理介绍近邻插值算法 1....缺点由最邻近插值法，放大后的图像有很严重的马赛克，会出现明显的块状效应；缩小后的图像有很严重的失真。这是一种最基本、最简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素值，只由原图像中的一个像素点确定。...0.2倍缩小，双线性插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，最近邻插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，双线性插值 ? python实现 1....0.3倍缩小，双线性插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，最近邻插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，双线性插值 ?

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超分数据集概述和超分经典网络模型总结

相较于合成数据集，真实数据集通常具有更真实的退化过程，适用于真实场景图像的超分辨率重建....但真实数据集的构建存在一定难度，如真实数据集直接采集到的LR-HR图像对通常是不匹配的，需要进行严格的配准操作才能得到具有相同视场且可用于训练的LR-HR图像对，且真实世界图像的退化核会随着景深的变化而变化...、翻转 Set5，Set14，B100，Urban100，Manga109 L1 PSNR，SSIM ESRGAN--2018（基于GAN）后上采样（最近邻插值） DIV2K，Flickr2K，OST...最近邻插值） DIV2K，Flickr2K，WED，FFHQ B+下采样+N —— ①合成的DIV2K4D， ②真实的RealSRSet L1，Lpercep，LPatchGAN ①PSNR，LPIPS...②NIQE，NRQM，PI Real-ESRGAN--2021（基于GAN）后上采样（最近邻插值） DIV2K，Flickr2K，OST Bicubic+B+N+J —— RealSR，DRealSR

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【工程应用一】多目标多角度的快速模板匹配算法（基于NCC，效果无限接近Halcon中........)

这里针仅对一个问题进行展开，即金字塔构建时采用何种下采样算法，讨论如下： ①、最近邻，这个结果太粗糙，不利于算法稳定性，可以直接Pass掉。...②、双线性插值，这个兼顾速度和效果，是个可以考虑的选项。 ③、三次立方插值，这个东西在图像放大时是个不错的选项，而金字塔得建立是缩小过程。...兰索斯大家可用大一点的屏幕去观察，可以看到红色方框内在原图部分为非常光滑的，而四个插值中，最近邻有所模糊，三次立方和兰索斯在风车叶片边缘出现了锯齿，只有双线性完美的保存了叶片的边缘光滑性。...当图像的宽度和高度都为2的整数倍时，如果选用双线性插值建立下一层金字塔，此时的双线性就退化为了2*2均值滤波器。...通常可以用双线性插值或者三次立方插值，来获取旋转后的数据，不建议用最近邻算法，但是不同的旋转算法，最后得到的匹配结果会有所不同，同时这也就说呢，其实带角度的模板匹配，理论上很难获取精确解，因为你毕竟不知道原始的旋转算法是何种

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SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分，延世大学提出将查找表思路用于图像超分

此时，最终的输出可以表示如下：超分网络的训练采用常规的训练方式即可。旋转自集成策略往往用于在测试阶段提升模型的性能，而本文则将其用到了训练阶段提升模型性能。...在测试阶段，非采样点的值通过近邻采样点插值，这个地方有点类似与3DLUT。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建，我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。...下图对比了不同插值方法的计算量对比，相比三次插值，四面体插值计算量少了2.5倍。为更好的理解四面体插值，我们以下图为例进行简单的说明。...对于输入，我们首先将其拆分为高4位和低四位，两者的高4位分别位1和3，用于确定近邻采样点，低4位分别位8和12，用于确定加权值。...每个顶点的加权值对应了其对角面积：。最终输出值计算: . 四面体插值可以扩展到4D空间，此时仅需5个边界顶点，下表给出了示意说明。 Experiments 训练数据为DIV2K，训练方式略。

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【OpenCV】Chapter3.图像的仿射变换

：线性插值，默认选项 cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值 cv2.INTER_AREA：区域插值 cv2.INTER_CUBIC：三次样条插值 cv2.INTER_LANCZOS4：Lanczos...cv2.rotate( src, rotateCode[, dst] ) → M 参数说明： src：变换操作的输入图像 rotateCode：枚举，指定旋转角度。....INTER_LINEAR：双线性插值（默认方法） cv2.INTER_AREA：使用像素区域关系重采样，缩小图像时可以避免波纹出现 cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值 cv2.INTER_CUBIC...：4x4 像素邻域的双三次插值 cv2.INTER_LANCZOS4：8x8 像素邻域的Lanczos插值返回值：dst，变换操作的输出图像，ndarray 多维数组示例程序： """ 图像缩放 "...），可选项 cv2.INTER_LINEAR：线性插值，默认选项 cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值 cv2.INTER_AREA：区域插值 cv2.INTER_CUBIC：三次样条插值

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一文道尽深度学习中的数据增强方法（上）

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(反向映射更为有效) 4：采用反向映射后，采用何种插值算法？最常用的的是双线性插值，OpenCV也是默认如此。...） 2.4 算法理论介绍变换形式先看第一个问题，变换的形式。...Image 因此，对于旋转和偏移，就需要3步（3次变换）：将输入原图图像坐标转换为笛卡尔坐标系；进行旋转计算。旋转矩阵前面已经给出了；将旋转后的图像的笛卡尔坐标转回图像坐标。...Image （为T的逆矩阵）计算输入图像对应的位置 (v,w)，通过插值方法决定输出图像该位置的灰度值。插值第4个问题，采用反向映射后，需通过插值方法决定输出图像该位置的值，因此需要选择插值算法。...通常有最近邻插值、双线性插值，双三次插值等，OpencV默认采用双线性插值，我们也就采用双线性插值。

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