chapter 六

6.1 Interpolation of Data 數據的插值法

圖片放大要用到插值
這一小節主要大概講到了以下兩種插值法

nearest-neighbor interpolation(近鄰插值):經常用於補充表格中的間隔部分,它是利用鄰近的點來找出空白部分的值

linear interpolation(線性插值):經常用於補充表格中的間隔部分,它是利用線性運算來找出空白部分的值

6.2 Image Interpolation 圖像插值

這邊講到圖像放大用的插值可以用

linear interpolation(線性插值) 這個方法來完成

後面又講到了延伸的插值法

bilinear interpolation(雙線性插值)-又稱為雙線性內插,它是有兩個變數的插值函數的線性插值擴展，其核心思想是在兩個方向分別進行一次線性插值

算式的部分不懂...

6.3 General Interpolation 一般插值

看到這邊 我發現
課本是照著一維 二維 三維在說明的

cubic interpolation(立方體插值法): 線性內插的延伸,從二維進階到三維來做

bicubic interpolation(立方體插值法): 雙線性內插的延伸,從二維進階到三維來做

說真的 這邊其實看不太懂 圖片在說什麼?? 到底在算什麼?? 通通 I don't know

6.4 Enlargement by Spatial Filtering 擴大通過的空間濾波

這邊應該是在講說 要把圖片矩陣擴大 可以用到3個步驟
不過後面看不大懂 只知道第一步

zero-interleaved(零插入法)- 把0插入原矩陣的行列之間,
經過零插入法的矩陣大小就會變兩倍,只是圖片會變差

6.5 Scaling Smaller (不清楚怎翻)

這邊講到了這兩個 這邊是看了一些同學的說法才做出這樣的解釋

image subsampling (圖片抽樣)像是p.133 figure 6.18(a) 的圖就是一個圓的抽樣點,然後再用
image minimization(圖像低估)把點對點的距離縮短,就更像個完整的圓了

不過 這邊能聽老師講一遍再好不過了

6.6 Rotation 旋轉

透過imrotate(image圖片,angle角度,'method'補正運算) 來達成圖片的旋轉

課本有很多旋轉的範例 就不多說了...

6.7 Anamorphosis 畸形

a= imread('AMBASSADORS.JPG');
a= rgb2gray(a);
skill= a(566:743,157:586);
skull2= imresize( imrotate( skull, -22 ,'bicubic' ) , [500,150] , 'bicubic' )
imshow (skull2( 200 : 350 ,: ))

程式碼雖然不長 但是幾乎都不懂每一步在做什麼了
因為變型滿好玩的 不過時間晚了沒辦法慢慢玩 希望上課能先講一下


這次的東西比較有趣了點了
不過課本裡一大堆數學的東西
實在讓我減少閱讀下去的feel
而且晚了 又很累 所以讀得比較草率了點了