Advertisement

双线性插值算法用C++实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
图像处理算法中，双线性插值算法的纯C++代码实现，旨在为读者提供一些有价值的参考和启发。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 双线性插值的MATLAB实现_双线性插值算法_
    优质
    本项目详细介绍了如何在MATLAB中实现高效的双线性插值算法。通过源代码和示例，帮助用户理解并应用这一广泛用于图像处理的技术。 双线性插值在MATLAB中的实现可以应用于运动补偿，并且能够对处理后的图像进行重建等操作。
     
  • C++中的双线性插值算法
    优质
    本文章介绍了在C++编程语言中实现双线性插值算法的方法和技巧，适用于图像处理等领域。通过详细的代码示例解释了如何进行二维数据点的平滑插值计算。 关于图像处理算法中的双线性插值算法的纯C++实现，希望能给大家提供一些思路。
     
  • 双线性插值法及其实现
    优质
    简介：本文探讨了双线性插值法的基本原理及其在图像处理中的应用，并详细介绍了该方法的具体实现步骤和技术细节。 双线性插值方法及其实现代码用C语言编写，并包含详细注释。
     
  • 基于FPGA的双线性插值(二次线性插值)算法实现工程文件
    优质
    本工程文件专注于利用FPGA技术实施高效的双线性插值算法，旨在优化图像处理中的缩放过程。通过硬件描述语言编程，实现了快速准确的二次线性插值计算。 此为可编译通过的工程文件。
     
  • 双线性插值算法实现的可运行代码
    优质
    本项目提供了一种基于双线性插值算法的完整实现方案，并附带可直接运行的源代码。适用于图像处理和计算机视觉等领域中对图片缩放的需求。 双线性插值算法在图片放大处理方面非常实用且效果良好。本程序实现了该算法，并已成功运行。
     
  • 利用双线性插值法计算亚像素值
    优质
    简介：本文介绍了一种基于双线性插值技术来精确估算图像中亚像素位置灰度值的方法。通过优化插值算法提高边缘检测和特征定位精度，尤其适用于需要高分辨率分析的场景。 在图像处理领域，“亚像素”是一个常见的概念。尽管亚像素本身并不存在于实际的物理空间内，但我们可以通过数学方法来计算其值。例如，在将一幅图片的高度和宽度都放大五倍的情况下，原来的相邻两个像素之间会出现新的间隔区域。为了定义这些新出现的空间位置上的“虚拟”像素点，可以采用双线性插值等算法进行估算与填充。 下面提供一段代码示例以供参考学习使用，希望能对您有所帮助。
     
  • 逆 Preisach 模型的双线性插值数值实现 - 逆 Preisach 模型双线性插值数值实现.rar
    优质
    本资源提供了一种基于双线性插值方法实现逆Preisach模型的数值算法，适用于磁学与材料科学中的记忆效应研究。包含了详细的代码和示例数据文件。下载后请自行解压查看内容。 逆Preisach模型双线性插值数值实现-逆Preisach模型双线性插值数值实现.rar 本帖最后更新于2016年7月9日中午 在之前的毕业设计中，我制作了一个基于Preisach迟滞模型的GUI工具。该工具只是参考了他人的论文进行开发，并没有创新的内容，因此分享给需要的人使用。 由于很少参与论坛交流，可能无法进一步讨论相关问题。不过为了帮助有需求的学习者，我可以提供一些参考资料供他们学习和研究用。具体来说，程序源码及相关的参考文献均包含在附件中。 提供的资料包括： - 逆Preisach模型双线性插值数值实现的代码文件 - 论文《Real-time compensation of hysteresis in a piezoelectric-stack actuator tracking a stochastic reference》 - 上述论文所引用的相关参考文献 以下是程序运行效果的预览图： 1. Preisach模型数值实现：Preisach.gif 2. 逆Preisach模型双线性插值数值实现：Inverse_Preisach.gif
     
  • 基于双线性插值的图像旋转算法实现
    优质
    本研究提出了一种采用双线性插值技术优化图像旋转效果的方法，通过精确计算像素位置以减少锯齿效应和失真，提升图像处理质量。 ### 双线性插值算法实现图像旋转 #### 核心知识点 1. **双线性插值原理** 2. **图像旋转基本概念** 3. **实现细节：坐标变换与像素值估算** #### 双线性插值原理 双线性插值是一种用于图像处理中的重采样技术，主要用于放大或缩小图像时保持图像质量。它通过计算周围四个已知像素值的加权平均来确定未知位置的像素值。这种方法能够有效减少图像放大或缩小过程中出现的阶梯状效应，提高图像平滑度。 #### 图像旋转基本概念 图像旋转是指将图像围绕某一点（通常是图像中心）进行旋转操作。在计算机图形学中，旋转是通过坐标变换来实现的。具体而言，对于图像中的每个像素，都需要计算其旋转后的新坐标，并根据新坐标获取相应的像素值。如果旋转角度不是90度的倍数，则通常需要使用插值方法来估计新坐标处的像素值。 #### 实现细节：坐标变换与像素值估算 在实现图像旋转时，首先需要确定旋转的角度和旋转中心。在此示例中，代码定义了一个函数`RotateDIB2`，该函数接收原图像DIB（设备无关位图）指针`lpDIB`和旋转角度`iRotateAngle`作为参数，并返回旋转后的图像。 1. **确定旋转后图像的尺寸** - 计算原图像的宽度`lWidth`和高度`lHeight`。 - 使用旋转角度`iRotateAngle`计算旋转矩阵的正弦和余弦值（`fSina`和`fCosa`）。 - 将原图像四个角点的坐标转换到旋转后的坐标系中，以确定旋转后图像的边界。 - 计算旋转后图像的宽度`lNewWidth`和高度`lNewHeight`。 2. **像素值估算** 对于旋转后图像中的每一个像素点，需要确定其在原图像中的对应位置，并据此估算该像素点的值。 - 如果目标像素点恰好位于原图像中的某个像素点上，则可以直接取该像素值。 - 如果目标像素点位于原图像中的四个像素点之间，则采用双线性插值的方法来估算该像素值。具体步骤包括： - 确定最接近目标像素点的四个像素点的位置。 - 计算这些像素点到目标像素点的相对距离。 - 根据这些像素点的值及其到目标像素点的距离，通过加权平均计算出目标像素点的值。 3. **处理超出图像范围的情况** 当目标像素点落在原图像之外时，一般有两种处理方式：一种是使用边界像素值填充，另一种是返回特定值。在本例中，当目标像素点落在原图像之外时，返回值为255（即白色），这样可以确保旋转后的图像边缘部分不会出现黑色或其他不希望的颜色。 4. **内存分配与数据复制** 函数中还包含了对旋转后图像的内存分配以及从原图像到旋转后图像的数据复制过程。这些步骤确保了最终输出的是一个完整的、正确的旋转图像。 通过上述步骤，我们可以实现一个基于双线性插值算法的图像旋转功能，这不仅可以提高图像的质量，还能有效地处理不同角度下的旋转需求。
     
  • C#中二维数组的双线性插值算法
    优质
    本篇文章详细介绍了在C#编程语言环境中实现二维数组的双线性插值算法的过程和技巧，提供具体代码示例与解释。 C#的二维数组双线性插值算法用于处理二维数组的数据插值问题，并且可以分别设置长度和宽度。