作者Marlee (馬力)
看板MATLAB
標題[討論] 影像 downsampling 縮減取樣
時間Tue Jul 16 23:08:25 2013
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
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◆ From: 118.171.99.123
1F：→ YoursEver:downsampling需的的是prefiltering,非interpolation. 07/16 23:33
2F：推 doom8199:假設一張 gray image [1, 5, 10, 200] 07/17 13:22
3F：→ doom8199:若要拿一個數字代表全體，怎麼表示都會很差 07/17 13:23
4F：→ doom8199:downsample 容易發生 alasing effect 07/17 13:24
5F：→ doom8199:影像品質好壞也都是 case by case 07/17 13:25
6F：→ doom8199:例如一張全白影像，你怎麼做 DS, quality 還是一樣好 07/17 13:26
7F：→ doom8199:但對於高頻成分居多的 texture, 再好 DS alg. 07/17 13:28
8F：→ doom8199:資訊量都會被破壞很多 07/17 13:29
9F：→ doom8199:綜合上述，原po該想的是如何善加利用高頻data 算feature 07/17 13:31
10F：→ doom8199:如何不浪費過多運算資源在低頻成分上 07/17 13:32
11F：→ doom8199:而非做 DS 將資訊通通破壞,只為了節省運算時間 07/17 13:33
12F：→ YoursEver:原po想做的可能是加速; 靠coarse-to-fine的架構就好. 07/17 13:35