比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等
今天讲降龙算法的亚像素拟合算法。这是我们后续学习其它大部分算法的基础，因为只要你想手撕图像处理算法，就必须要面对亚像素精度的计算，这是绕不过去的一个知识点。
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（五）阵列插值-由 32*24 像素到 512*384 像素
本期我们将介绍两种图像处理算法，该算法能够去除CCD相机捕获的图像中由于Bayer滤波器引起的马赛克问题。在图1中，我们根据Bayer滤波器显示了bgrg像素排列。如图所示，对于红色通道和蓝色通道，我们仅保留25％的像素。对于绿色通道，保留50％的像素。为了去除图像马赛克，我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛克处理。
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。
看了好几篇关于双线性插值算法的博文，解释得都不好理解，不过下面这篇博文就解释得很好，以下内容均参考这篇：
寄语：本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现。
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
https://github.com/AndroidDeveloperLB/AndroidJniBitmapOperations
2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、原理 在图像的仿射变换中，很多地方需要用到插值运算，常见的插值运算包括最邻近插值，双线性插值，双三次插值，兰索思插值等方法，OpenCV提供了很多方法，其中，双线性插值由于折中的插值效果和运算速度，运用比较广泛。 越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：33 的256级灰度图。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这 个矩阵中，元素坐标
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法，它是根据原图像和目标图像的尺寸，计算缩放的比例，然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素，过程中自然会产生小数，这时就采用四舍五入，取与这个点最相近的点。 除此之外，还有双线性插值算法。 双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下：f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在$U-V$坐标，又称纹理坐标，并且规定坐标范围是0~1。
越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：3X3 的256级灰度图，也就是高为3个象素，宽也是3个象素的图像，每个象素的取值可以是 0－255，代表该像素的亮度，255代表最亮，也就是白色，0代表最暗，即黑色。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63
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。
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设，我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0)，' 20 ':(1,0)，' 30 ':(0,1)，' 40 ':(1,1)}
在两个方向分别进行一次线性插值（首先在一个方向上使用线性插值，然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的，但是插值总体上不是线性的，而是在采样位置上是二次的。）
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一：图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像，类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像，类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小，如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
定义： 又称双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向上分别进行一次线性插值。 对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值，以此类推。
上图左为原始图片，比如是小明家后院的军车。现在小明想把图片发到朋友圈稍稍显摆下，但是又不想太暴露，所以他用PhotoShop把图片中一辆车用一大片树叶遮盖住了。本以为这样就可以把敏感内容掩藏，何曾想这样会引入新的痕迹—两片完全相同的叶子（上图右红圈所示）。莱布尼茨他老人家看到“世界上有两片完全相同的树叶”不知会不会醒来。
由于技术原因，最早的影像资料都是较为模糊且卡顿的，这就让大大降低了我们的观感体验。
参考： https://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/46545329 数字图像处理
Aliasing-Aware and Cell-Controllable Pixelization
目前大多数人都关注点都在超分辨率技术上，为何不Pick一下帧率上采样呢？
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
在播放视频时，常遇到视频尺寸与画布尺寸不一致的情况。为了让视频按比例填充画布，需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.08702v1.pdf
利用联合双边滤波或引导滤波进行升采样（Upsampling）技术可提高一些耗时算法的速度，同时效果变化并不大。
鱼眼摄像机即是搭配了鱼眼镜头的摄像机，鱼眼镜头是一种超广角的特殊镜头，其构造仿照鱼类眼睛成像，是可以独立实现大范围无死角监控的摄像机。我们知道鱼类眼睛与人眼构造类似，但是其水晶体为圆球形，人眼为扁圆形，鱼类虽然只能看到较近处的物体，但是却拥有了更广阔的视角，其视角甚至可达180°；具备同样特性的鱼眼摄像机通过吸顶安装，可视范围可达到360°，可监控大范围场景中的所有物体，所以也被称为全景摄像机。
ARGB颜色模型：最常见的颜色模型，设备相关，四种通道，取值均为[0，255]，即转化成二进制位0000 0000 ~ 1111 1111。
RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map，先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理。
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
在上一篇文章72. 三维重建7-立体匹配3中，我为你介绍了几种用能量函数最小化得到视差图的方法，以及基于局部一致性约束的视差处理方法。这些方法都在标准测试数据集上得到了不错的成绩。然而，即便是其中最优秀的方案，得到的结果依然包括一些错误，我们需要一些方法能够纠正这些错误，或至少要标识这些错误像素。与此同时，到目前为止我们看到的方法都是认为视差值是基于离散的像素的整数型的，这显然是很粗糙的，尤其是对三维测量准确度很敏感的应用，整数型的视差值显然无法满足要求，我们需要方法能够得到浮点数型的视差值。
图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系能够实现下面两种计算：
一：局部二值模式（LBP）介绍 局部二值模式(Local Binary Pattern)主要用来实现2D图像纹理分析。其基本思想是用每个像素跟它周围的像素相比较得到局部图像结构，假设中心像素值大于相
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍，以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的，实际的技术要复杂很多。
| Dataset | Amount | | | ------------ | ------ | ---- | | Set5 | 5 | | | Set14 | 14 | | | Urban100 | 100 | | | BSDS300 | 300 | | | BSDS500 | 500 | | | DIV2K | 1000 | | | General-100 | 100 | | | L20 | 20 | | | Manga109 | 109 | | | OutdoorScene | 10624 | | | | | |
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