
No.2
- 回答日時:
3次畳み込みは使ったことがないのですが、私の教科書(*)に式が載っ
ていたので、若干修正して引用しておきます。
(*)イメージプロセッシング<画像処理標準テキストブック>
財団法人画像情報教育振興協会(http://www.cgarts.or.jp/)
目的の位置Pの座標(u,v)
x1 = 1 + (u - [u]), y1 = 1 + (v - [v])
x2 = (u - [u]), y2 = (v - [v])
x3 = 1 - (u - [u]), y3 = 1 - (v - [v])
x4 = 2 - (u - [u]), y4 = 2 - (v - [v])
([u] はガウス記号で、uを超えない最大の整数)
f(t) = sin(π*t)/(π*t)
これを3次式で近似すると
~ 1-2|t|^2+|t|^3 (0≦|t|<1)
~ 4-8|t|+5|t|^2-|t|^3 (1≦|t|<2)
~ 0 (2≦|t|)
(|t| は t の絶対値, ^2 は2乗)
P = [f(y1) f(y2) f(y3) f(y4)] *
|P11 P21 P31 P41| |f(x1)|
|P12 P22 P32 P42| |f(x1)|
|P13 P23 P33 P43| |f(x1)|
|P14 P24 P34 P44| |f(x1)|
(フォントの関係で式がみにくいかもしれませんが、
行ベクトルと行列と列ベクトルの積のつもりです。)
ただし、P11の座標は([u]-1,[v]-1)、P21は([u],[v]-1)、
P31は([u]+1,[v]-1)、P12は([u]-1,[v])、以下同様
という感じらしいです。平滑化だけではなく、エッジを含む画像で
の鮮鋭化の効果もあるとのことです。
No.1
- 回答日時:
まず、画像の拡大や縮小については、特にアルゴリズムというほど
のことはありません。画像をm倍したいときには、座標(x,y)の位置
の画素の値を得るには、元の画像の(x/m,y/m)の位置の値が求まれ
ばいいのです。
しかし、x/mやy/mは整数とは限らない(つまりそこに画素があると
は限らない)ので、周囲の画像から正しい値を推定する必要があり
ます。これが内挿とか補間というものです。拡大や縮小に限らず、
画像の補正や変形にはつきものです。
最近隣補間法は、その名のとおり、目的の位置に最も近い画素の値
をそのまま使うものです。
共1次補間法は、周囲の2x2画素について、近さに比例する重みをか
けて平均をとるという方法です。
3次畳み込み補間法は、周囲の4x4画素を用いて、それらの画素を通
る3次式による曲面を構成し、目的の位置の値を求めます。
上の方ほど、高速に計算できますが画質がギザギザした感じになり、
逆に下の方ほど、計算に時間がかかりますが滑らかな画像になりま
す。
部分的には、下の参照ページに式が載っています。
参考URL:http://lips.is.kochi-u.ac.jp/image/geomcorr.html
この回答への補足
質問に答えて戴き誠にありがとうございました。3種類の内挿の特徴の違いについてわかりました。
punchan_jpさんから教えて戴いた「参考URL」を見てみたのですが、3次畳み込み補間法の式だけが表示されず、式についてわかりません。3次畳み込み補間法の式について教えてください。
大変、お忙しいと思いますが、どうぞよろしくお願いします。
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