今天我会结束我讨论如何混叠影响图像缩放和如何imresize函数试图阻止它。(这就是所谓的抗锯齿)。让我告诉你我们会在哪里。这是上次我给波带片图像。

Z = imzoneplate (501);imshow (Z)标题(“Z”)

这是当我们缩小Z被丢弃的样本。

Z4 = Z(1:4: 1:4:末端);imshow (Z4)标题(“Z4”)

这里是什么imresize(使用默认行为):

Z4_imresize = imresize (Z, 0.25);imshow (Z4_imresize)标题(“imresize (Z, 0.25)”)

在我开始之前描述的imresize方法抗锯齿,我应该说,有几种算法在图像缩放方法抗锯齿。这只是一个。它是基于经典数字信号处理的想法。

我将使用f [n]美元的符号是一个函数的离散变量n,美元和美元f (x)是一个连续变量的函数x美元美元。这是一种考虑图像调整问题,在理论上是有用的。为了简化讨论,我会谈的一维信号。(警告:人们在数字信号处理具有研究生背景可能会发现这个解释太简短了。其他人会发现它太jargon-y。我做我最好的。)

假设我们想把一个一维信号,f [n]美元,另一个一维信号有不同的采样率。

有一个问题上面的两步过程。如果采样率对g [n]美元从最初的采样率减少f [n]美元,那么过程容易混淆失真如果f [n]美元包含高频不能代表在较低的采样率。为了解决这个问题,让我们插入另一个步骤的过程。

一个理解的关键imresize方法是承认与连续两个过滤器过滤,在这种情况下h (x)和$美元h_a (x),美元可以取代一个滤波器的频率响应是原来两个过滤器的产物。第二个理解的关键imresize算法所需的抗锯齿滤波器频率响应,h_a美元美元(x),取决于我们如何改变采样率。如果我们减少原始信号,那么我们必须消除更多的高频h_a美元(x)美元。

更加紧凑地国家(同时挥舞着双手很积极),您可以使用一个continuous-domain过滤器同时完成插值和抗锯齿。

我来带你去看看这是如何工作的立方插值内核imresize在默认情况下使用。三次插值内核的代码:

函数f =立方(x) %看到钥匙,“立方卷积插值对于数字图像%处理,“IEEE声学,演讲,和信号%处理,ASSP-29卷,6号,1981年12月,第1155页。

absx = abs (x);absx2 = absx。^ 2;absx3 = absx。^ 3;

f = (1.5 * absx3 - 2.5 * absx2 + 1) * (absx < = 1) +…(-0.5 * absx3 + 2.5 * absx2 - 4 * absx + 2)。*……((1 < absx) & (absx < = 2));

(这段代码是imresize.m内部文件。)这里是插值的内核是什么样子:

图fplot (@cubic (-2.5 - 2.5),“线宽”,2.0)

这个函数imresize然后修改插值通过伸展出来。伸展因子直接取决于多少我们缩小原始信号。这是imresize修改插值内核的代码:

如果(< 1)& &(反锯齿)%使用修改内核同时插入和%平滑。h = @ (x)规模*内核(规模* x);kernel_width = kernel_width /规模;其他%没有反锯齿;使用修改的内核。h =内核;结束

(我不总是评论我的代码,但是我认为我做的好。

请注意,我们不修改内核日益增长的一个信号(规模> 1)而不是萎缩(规模< 1)。

这里有三个版本的立方插值内核:原来,缩小2倍的一个修改,修改一个萎缩的4倍。

h1 = @cubic;h1 h2 = @ (0.5 x) * (0.5 * x);h4 = @ (x) 0.25 * h1 (0.25 * x);fplot (h1 [-10 10],“线宽”,2)在fplot (h2, -10 [10],“线宽”(2)fplot h4, -10 [10],“线宽”,2)从传奇(“h_1 (x)”,“h_2 (x)”,“h_4 (x)”)

当我们以这种方式展开插值内核,插值计算平均像素值从一个更广泛的社区产生每个输出像素。是额外的平滑,它给我们提供了所需的抗锯齿效果。

这是imresize再次输出波带片的图像。

imshow (Z4_imresize)

只能看到附近的环中心。这是因为这些原始环空间频率较低,他们可以成功地使用只有四分之一采样率来表示。高频响了远离中心被平滑掉到一个坚实的灰色。

你可以自己试验imresize通过禁用抗锯齿。下面是如何收缩与抗锯齿关闭图像:

Z4_imresize_noaa = imresize (Z, 0.25,抗锯齿的、假);imshow (Z4_imresize_noaa)

给应得的学分,所使用的算法imresize本文的灵感来源于“通用过滤图像尺度改变,”戴尔舒马赫,在吗图形宝石三世,1994年摩根考夫曼。

你有其他的问题吗imresize吗?让我知道你的评论。

得到了MATLAB代码

发表与MATLAB®R2016b