интерполяция растрового изображения: У меня есть растровое изображение 16 * 16, я хочу увеличить размер растрового изображения до 160 * 160, который является наилучшим типом интерполяции, который может быть подходящим.bitmap интерполяция
ответ
- Bicubic interpolation (кубический сплайн) размывает область и из-за этого разрушает края.
- Nearest neighbour interpolation сохраняет края, но вводит пикселирование.
Так наилучшей интерполяцией растрового изображения был бы гибридный алгоритм этих двух выше - например, 2xSal/Eagle and such.
EDIT: Бикубическая интерполяция JAVA example code.
Удачи.
мало путают с бикубической интерполяцией, в Википедии упоминается, что бикубическая intepolation может быть реализована с использованием кубического сплайна, кубической convultion, как расширить эти алгоритмы для интерполяции битовой карты - то есть для интерполяции 2d – Ramesh
@Ramesh : хотя я сам не использовал его, я знаю, что есть поддержка в рамках этих методов интерполяции. Если вы специально не хотите реализовать его самостоятельно, посмотрите его ... – Peter
, с какой структурой я должен ссылаться? – Ramesh
Ум, это ужасно плохая идея, независимо от того, как вы ее смотрите - вы на самом деле увеличиваете размер растрового изображения на порядок, но вы не добавляете никаких новых данных - независимо от того, вы используете полиномиальный, линейный или простой механизм копирования, результат будет демонстрировать либо крайнюю пикселизацию, либо экстремальное размытие, либо некоторую смесь двух.
В целом, эти алгоритмы работают намного лучше, уменьшая размер растровых изображений и сохраняя целостность изображения, продувка изображения на порядок будет уродливой, независимо от того, что вы делаете - в нижней строке что исходная информация теперь затмевается информацией, полученной интерполятором '
- 1. HBITMAP * Bitmap to .net Bitmap
- 2. Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource (this.getResources(), R.drawable.picture1
- 3. интерполяция matlab
- 4. Билинейная интерполяция
- 5. 2D-интерполяция
- 6. Цвет Интерполяция
- 7. Рубин Интерполяция
- 8. Python интерполяция
- 9. Динамическая интерполяция
- 10. Интерполяция CGAffineTransform
- 11. Python, интерполяция,
- 12. Интерполяция геокоординатов
- 13. Интерполяция кривой
- 14. Обратная интерполяция
- 15. интерполяция изображения
- 16. Угловая интерполяция
- 17. Интерполяция вращения
- 18. Бикубическая интерполяция?
- 19. Неравномерная интерполяция
- 20. Интерполяция первенствует
- 21. Интерполяция коорд.
- 22. Трилинейная интерполяция
- 23. Интерполяция треугольника
- 24. Взвешенная интерполяция
- 25. imageView.setImageResource (int resId) vs. imageView.setImageBitmap (Bitmap bitmap);
- 26. Bitmap - Base64 String - Bitmap преобразование андроида
- 27. Bitmap to byte [] to Bitmap без сжатия
- 28. Null bitmap: View.getDrawingCache() дает Null bitmap
- 29. Преобразовать непреложный файл Bitmap в изменяемом Bitmap
- 30. android convert bitmap to ascii bitmap
Вы задаете вопрос? Что вы пробовали? Можете ли вы разместить образцы кода и объяснить, где у вас возникают трудности? – Oded
У меня прямоугольная сетка размером 160 * 160 мм, каждая ячейка заполнена одним цветом, эта сетка прямоугольника представлена растровым изображением, теперь я хочу иметь гладкое изображение, я применил кубический сплайн для интерполяции, чтобы я мог получить гладкий изображение. Я хотел бы знать, является ли кубический сплайн правильным алгоритмом для интерполяции – Ramesh
помнить, что почти каждый пиксель будет интерполированным, если растровое изображение origianl очень просто, результаты могут выглядеть ужасно с любым интерполяционным алгоритмом, вы можете быть лучше перерисовывая его при большем размере –