图像处理的几种方法

图像处理的几种方法：

（1）平滑滤波：

目的：平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。

方法：采用平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。领域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。

①领域滤波：领域平均法的思想是通过一点和邻域内像素点求平均来去除突变的像素点，从而滤掉一定噪声，其优点是算法简单，计算速度快，其代价会造成图像在一定程度上的模糊。

②中值滤波：中值滤波就是用一个奇数点的移动窗口，将窗口的中心点的值用窗口内的各点中值代替。假设窗口内有五点，其值为80、90、200、110和120，那么此窗口内各点的中值及为110。

（2）双线性插值：

定义：在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。又称为双线性内插。

实现的主要思想：假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值，假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。首先在 x 方向进行线性插值，得到R1和R2，然后在 y 方向进行线性插值，得到P。这样就得到所要的结果 f(x, y)。

步骤：第一步：X方向的线性插值,插入点；

第二步：做完X方向的插值后再做Y方向的点R1和R2. 插值 ,由R1与R2计算P点. x方向上Y方向上插入点P.

（3）双立方插值：

定义：又叫双立方插值，用于在图像中“插值”（Interpolating）或增加“像素”（Pixel）数量/密度的一种方法。通常利用插值技术增加图形数据，以便在它打印或其他形式输出的时候，能够增大打印面积以及（或者）分辨率。

数学原理：

如果已知一个函数f(x)以及它在x=0,x=1处的导数，那么函数可以在[0,1]之间插值，当函数

表达为三次多项式时我们称之谓立方插值。一个三次多项式及其导数：

f(x) =ax^3 +bx^2 + cx + d

f’(x)=3ax^2 + 2bx +c

多项式在x=0, x=1处值及其导数值为：

f(0)= d;

f(1)= a + b + c + d;

f’(0)=c

f’(1)=3a + 2b + c

上述的四个等式可以等价的变换为:

a= 2f(0) – 2f(1) + f’(0) + f’(1)

b= -3f(0) + 3f(1) – 2f’(0) – f’(1)

c= f’(0)

d= f’(1)

假设你有四个点值p0, p1, p2, p3分别在x=-1, x=0, x=1, x=2, 把值分别指定到f(0), f(1), f’(0),

f’(1)中为:

f(0)= p1

f(1)= p2

f’(0)= (p2 – p0)/2

f’(1)= (p3-p1)/2

这个我们的立方插值公式变成:

f(p0,p1,p2,p3, x) = (-1/2p0 + 3/2p1 -3/2p2+ 1/2p3)x^3 + (p0-5/2p1 + 2p2 -1/2d)x^2 + (-1/2p0 +

1/2p2)x + p1

双立方插值是立方插值在二维空间的表达, 插值公式可以表述为:

G(x, y) = f (f (p00, p01, p02, p03, y), f(p10,p11, p12, p13, y), f(p20, p21, p22, p23, y), f(p30, p31, p32, p33, y), x)

解出其中的16个参数，即可得带G(x, y)目标插值点的值。