圖像插值演算法
⑴ 照片擴大用什麼插值法
無限放大圖片的軟體沒有，畢竟無論軟體的演算法多麼高級和智能，均無法創造出原本不存在的圖像細節，但有的軟體通過插值計算，可以避免馬賽克出現，並且盡力使放大後的照片顯得更加細膩、邊緣更加圓滑。
建議網路下載個有人號稱「放大幾十倍不現馬賽克」的「S-Spline」軟體，裡面有三種演算法可以嘗試選擇，視覺效果哪種好就確定哪種好了。自己學著處理，不難，軟體很直觀，容易學的。具體介紹見：
⑵ 常見圖像插值演算法只有3種么
電腦攝像頭最高只有130萬像素的，800萬是通過軟體修改的。
何為數碼插值(軟體插值)
插值(Interpolation)，有時也稱為「重置樣本」，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。簡單地說，插值是根據中心像素點的顏色參數模擬出周邊像素值的方法，是數碼相機特有的放大數碼照片的軟體手段。
一、認識插值的演算法
「插值」最初是電腦術語，後來引用到數碼圖像上來。圖像放大時，像素也相應地增加，但這些增加的像素從何而來？這時插值就派上用場了。插值就是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩(也有些相機使用插值，人為地增加圖像的解析度)。所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、干凈。但必須注意的是插值並不能增加圖像信息。以圖1為原圖(見圖1)，以下是經過不同插值演算法處理的圖片。
1.最近像素插值演算法
最近像素插值演算法(Nearest Neighbour Interpolation)是最簡單的一種插值演算法，當圖片放大時，缺少的像素通過直接使用與之最接近的原有像素的顏色生成，也就是說照搬旁邊的像素，這樣做的結果是產生了明顯可見的鋸齒(見圖2)。
2.雙線性插值演算法
雙線性插值演算法(Bilinear Interpolation)輸出的圖像的每個像素都是原圖中四個像素(2×2)運算的結果，這種演算法極大程度上消除了鋸齒現象(見圖3)。 3.雙三次插值演算法
雙三次插值演算法(Bicubic Interpolation)是上一種演算法的改進演算法，它輸出圖像的每個像素都是原圖16個像素(4×4)運算的結果(見圖4)。這種演算法是一種很常見的演算法，普遍用在圖像編輯軟體、列印機驅動和數碼相機上。 4.分形演算法
分形演算法(Fractal Interpolation)是Altamira Group提出的一種演算法，這種演算法得到的圖像跟其他演算法相比更清晰、更銳利(見圖5)。
現在有許多數碼相機廠商將插值演算法用在了數碼相機上，並將通過演算法得到的解析度值大肆宣傳，固然他們的演算法比雙三次插值演算法等演算法先進很多，但是事實是圖像的細節不是憑空造出來的。因為插值解析度是數碼相機通過自身的內置軟體來增加圖像的像素，從而達到增大解析度的效果。
二、插值的影響
使用數碼變焦拍出來的照片不清晰，這是數碼變焦最遭人垢病的地方，事實上，這只是一種片面的說法。
數碼變焦對照片清晰度的影響有多大，取決於數碼相機在變焦時，CCD是否進行了插值運算。在使用高像素的情況下，如果採用數碼變焦進行拍攝，則此時CCD並不會有任何插值運算，數碼變焦對最終得到的數碼照片的清晰度的影響將會因此而變得極其有限。舉個例子，一台CCD像素為520萬、最大解析度為2560×1920的數碼相機，如果採用2×的數碼變焦來進行拍攝的話，那麼成像過程中只會有一半CCD在工作。換句話說，數碼相機並不會使用類似「在一個像素點周圍添加八個像素點」的插值演算法進行成像，而是通過降低解析度的方法，即1280×960這個解析度指標來進行成像。對於一般的數碼照片來說，1280×960這個解析度指標已經足夠優秀了，它與2560×1920解析度的差別將會因為沒有插值運算的參與而變得可以接受。不過這種現象只限於某些比較高級的數碼相機，對於那些千元以下的定焦數碼相機來說，使用數碼變焦就意味著必然的插值運算，犧牲解析度的後果使得照片拍攝者只能有兩個選擇:要麼得到一張模糊不清的「全尺寸」照片、要麼得到一張質量可以保證但解析度只有類似320×240這樣的「迷你」照片。
⑶ 圖像插值的目的是什麼
「插值」最初是電腦的術語，現在引用到數碼圖像的處理上。即圖像放大時，像素也相應地增加，增加的過程就是「插值」程序自動選擇信息較好的像素作為增加的像素，而並非只使用臨近的像素，所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、干凈。不過需要說明的是插值並不能增加圖像信息。通俗地講插值的效果實際就是給一杯香濃的咖啡兌了一些白開水。
★ 常見的插值方法及其原理
1. 最臨近像素插值：圖像出現了馬賽克和鋸齒等明顯走樣的原因。不過最臨近插值法的優點就是速度快。
2. 線性插值（Linear）：線性插值速度稍微要慢一點，但效果要好不少。所以線性插值是個不錯的折中辦法。
3. 其他插值方法：立方插值，樣條插值等等，它們的目的是試圖讓插值的曲線顯得更平滑，為了達到這個目的，它們不得不利用到周圍若干范圍內的點，不過計算量顯然要比前兩種大許多。
在以上的基礎上，有的軟體還發展了更復雜的改進的插值方式譬如S-SPline、Turbo Photo等。它們的目的就是使邊緣的表現更完美。
★ 評斷插值結果的好壞
第一個標准：走樣現象的輕重。放大圖像的時候，要看邊緣是否產生了鋸齒，縮小圖像的時候，看看是否有干擾條紋，邊緣是否平順。第二個標准：邊緣是否清晰？同樣貼兩個例子，左邊是差的演算法，右邊是好的演算法（如圖1）。第三個標准：過渡帶的層次感細節感怎麼樣？貼兩個例子，左邊是差的演算法，右邊是好的演算法（如圖2）。
插值的今生
★ 是否有必要
購買插值數碼相機
看了上面的原理介紹，相信大家應該已經了解了插值實際上就是一種技術，它能給我們的照片信息提供一些美化和提高，但是這樣的技術提升是有限制的，使用320×240解析度的相機是不可能代替百萬像素的數碼相機的，雖然我們可以使用Photoshop將解析度為320×240的照片放大成1280×960，但它的照片真實信息仍然只有320×240。其餘增加的可都是「白開水」。
⑷ 常見圖像插值演算法只有3種么
電腦攝像頭最高只有130萬像素的，800萬是通過軟體修改的。
何為數碼插值(軟體插值)
插值(Interpolation)，有時也稱為「重置樣本」，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。簡單地說，插值是根據中心像素點的顏色參數模擬出周邊像素值的方法，是數碼相機特有的放大數碼照片的軟體手段。
一、認識插值的演算法
「插值」最初是電腦術語，後來引用到數碼圖像上來。圖像放大時，像素也相應地增加，但這些增加的像素從何而來？這時插值就派上用場了。插值就是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩(也有些相機使用插值，人為地增加圖像的解析度)。所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、干凈。但必須注意的是插值並不能增加圖像信息。以圖1為原圖(見圖1)，以下是經過不同插值演算法處理的圖片。
1.最近像素插值演算法
最近像素插值演算法(Nearest Neighbour Interpolation)是最簡單的一種插值演算法，當圖片放大時，缺少的像素通過直接使用與之最接近的原有像素的顏色生成，也就是說照搬旁邊的像素，這樣做的結果是產生了明顯可見的鋸齒(見圖2)。
2.雙線性插值演算法
雙線性插值演算法(Bilinear Interpolation)輸出的圖像的每個像素都是原圖中四個像素(2×2)運算的結果，這種演算法極大程度上消除了鋸齒現象(見圖3)。 3.雙三次插值演算法
雙三次插值演算法(Bicubic Interpolation)是上一種演算法的改進演算法，它輸出圖像的每個像素都是原圖16個像素(4×4)運算的結果(見圖4)。這種演算法是一種很常見的演算法，普遍用在圖像編輯軟體、列印機驅動和數碼相機上。 4.分形演算法
分形演算法(Fractal Interpolation)是Altamira Group提出的一種演算法，這種演算法得到的圖像跟其他演算法相比更清晰、更銳利(見圖5)。
現在有許多數碼相機廠商將插值演算法用在了數碼相機上，並將通過演算法得到的解析度值大肆宣傳，固然他們的演算法比雙三次插值演算法等演算法先進很多，但是事實是圖像的細節不是憑空造出來的。因為插值解析度是數碼相機通過自身的內置軟體來增加圖像的像素，從而達到增大解析度的效果。
二、插值的影響
使用數碼變焦拍出來的照片不清晰，這是數碼變焦最遭人垢病的地方，事實上，這只是一種片面的說法。
數碼變焦對照片清晰度的影響有多大，取決於數碼相機在變焦時，CCD是否進行了插值運算。在使用高像素的情況下，如果採用數碼變焦進行拍攝，則此時CCD並不會有任何插值運算，數碼變焦對最終得到的數碼照片的清晰度的影響將會因此而變得極其有限。舉個例子，一台CCD像素為520萬、最大解析度為2560×1920的數碼相機，如果採用2×的數碼變焦來進行拍攝的話，那麼成像過程中只會有一半CCD在工作。換句話說，數碼相機並不會使用類似「在一個像素點周圍添加八個像素點」的插值演算法進行成像，而是通過降低解析度的方法，即1280×960這個解析度指標來進行成像。對於一般的數碼照片來說，1280×960這個解析度指標已經足夠優秀了，它與2560×1920解析度的差別將會因為沒有插值運算的參與而變得可以接受。不過這種現象只限於某些比較高級的數碼相機，對於那些千元以下的定焦數碼相機來說，使用數碼變焦就意味著必然的插值運算，犧牲解析度的後果使得照片拍攝者只能有兩個選擇:要麼得到一張模糊不清的「全尺寸」照片、要麼得到一張質量可以保證但解析度只有類似320×240這樣的「迷你」照片。
⑸ 在PHOTOSHOP中什麼是插值演算法
1、印刷品解析度一般在300dpi（像素每英寸），顏色模式cmyk。
2、在ps中，圖像只有8、16、32位，因為8位就是通常說的24位真彩（每個通道8位顏色，3個通道），理上說有16777216種顏色（256*256*256）
3、差值越大，所選擇的相近的像素越多，直觀上講，就是顏色范圍越大。
⑹ 用fft實現圖像插值的原理是什麼呢怎麼到處都找不到。。。急問：）
help interpft
INTERPFT 1-D interpolation using FFT method.
Y = INTERPFT(X,N) returns a vector Y of length N obtained
by interpolation in the Fourier transform of X.
If X is a matrix, interpolation is done on each column.
If X is an array, interpolation is performed along the first
non-singleton dimension.
INTERPFT(X,N,DIM) performs the interpolation along the
dimension DIM.
Assume x(t) is a periodic function of t with period p, sampled
at equally spaced points, X(i) = x(T(i)) where T(i) = (i-1)*p/M,
i = 1:M, M = length(X). Then y(t) is another periodic function
with the same period and Y(j) = y(T(j)) where T(j) = (j-1)*p/N,
j = 1:N, N = length(Y). If N is an integer multiple of M,
then Y(1:N/M:N) = X.
Class support for data input x:
float: double, single
⑺ 下列哪種插值演算法可得到最好的圖像效果
差不多，自己看圖選
⑻ 利用matlab進行圖像插值！
這個不算太麻煩的，可以根據自己的需要（比如精度、位置等）選擇點的坐標；至於差值的演算法比較多，像牛頓、艾爾米特、拉格朗日等方法，你可以試一下；matlab自身的差值演算法具體不清楚，不過這個不知道也木有關系，不影響的。
⑼ 圖像處理中的雙線性插值演算法的原理
何東健的《數字圖像處理》光碟第六章有前兩種的程序
完整程序已發你郵箱
核心代碼如下：
for(y = 0; y < nNewHeight; y++)
{
//指向新圖像第y行
//注意此處寬度和高度是新圖像的寬度和高度
pNewTemp = pNewBits;
pNewTemp += (nNewHeight - 1 - y) * nNewWidthBytes;
//針對圖像每列進行操作
for(x = 0; x < nNewWidth; x++)
{
//計算該像素在源圖像中的坐標
int y0 = (long) (y / fYZoomRatio + 0.5);
int x0 = (long) (x / fXZoomRatio + 0.5);
//判斷是否在源圖范圍內
if( (x0 >= 0) && (x0 < nOldWidth) &&
(y0 >= 0) && (y0 < nOldHeight))
{
//用雙線性插值
if(bBilinear)
{
unsigned char *pTemp = Interpolation (nOldWidth, nOldHeight,
(float)x0, (float)y0,
nOldWidthBytes, nMovedBits, pOldBits);
//復制像素
memcpy(pNewTemp, pTemp, nMovedBits);
delete [] pTemp ;
}
else
//最近鄰插值
{
//指向源圖像第y0行，第x0個像素
//注意此處寬度和高度應該互換
pOldTemp = pOldBits;
pOldTemp += (nOldHeight - 1 - y0) * nOldWidthBytes;
pOldTemp += x0 * nMovedBits;
//復制像素
memcpy(pNewTemp, pOldTemp, nMovedBits);
}
}
pNewTemp += nMovedBits;
}
}
⑽ 下面的運算沒有應用到圖像插值技術的是
插值演算法在圖像處理中的應用