[討論] 影像 downsampling 縮減取樣

看板MATLAB作者 (馬力)時間12年前 (2013/07/16 23:08), 編輯推噓1(1推 0噓 11→)
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我GOOGLE了很久都找不到答案所以上來問問大家 在做影像downsampling的時候，我找到的方法大都是用內插法 例如:最鄰近內插法(Nearest Neighbor Interpolation; NN)、雙線性內插法(Bilinear Interpolation)與雙立方迴旋內插法(Bicubic interpolation 幾乎所有的範例都是在講upsampling的，沒有人舉downsampling的例子 想請問一下再用內插法downsampling的時候，這三種方法會有差嗎? 實際用MATLAB做是有差，同樣一張影像，分別用這三種方法downsampling 0.5倍 再分別用SURF萃取特徵點並與原影像作特徵匹配 結果是(數量差不多): 特徵點數量: NN > Bilinear > Bicubic 匹配完的數量: Bicubic > Bilinear > NN 可是我看網路上的文章，不懂差在哪裡(downsampling的時候) 想請問這三種方法在downsampling的時候的優缺點 還有，一般來說downsampling後再做特徵萃取，可以加速運算的時間 但是特徵點會變很少，因為資訊量下降，很理所當然 我想問有沒有甚麼方法，downsampling後，影像品質還是很好 特徵點不會變太少 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 118.171.99.123
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07/16 23:33, , 1F
downsampling需的的是prefiltering,非interpolation.
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推
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假設一張 gray image [1, 5, 10, 200]
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若要拿一個數字代表全體，怎麼表示都會很差
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downsample 容易發生 alasing effect
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影像品質好壞也都是 case by case
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例如一張全白影像，你怎麼做 DS, quality 還是一樣好
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但對於高頻成分居多的 texture, 再好 DS alg.
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資訊量都會被破壞很多
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綜合上述，原po該想的是如何善加利用高頻data 算feature
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如何不浪費過多運算資源在低頻成分上
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而非做 DS 將資訊通通破壞,只為了節省運算時間
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原po想做的可能是加速; 靠coarse-to-fine的架構就好.
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