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最近隣補間法

 タイトルにも書いた最近隣補間法(nearest neighbor)だけでなく、共1次補間法(bilinear),3次たたみ込み補間法(cubic convolution)について、わからなくて困ってます。僕が持っている本の中にはのっていないです。3種類の特徴の違いやどういうアルゴリズムで画像の拡大・縮小をしているかが知りたいです。

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回答No.3

ちょっと引用ミスがありました。Pの計算のための列ベクトルの要 素が全部 f(x1) になってしまっていますが、おわかりのように、 f(x1) から順に f(x4) までです。

freeman
質問者

お礼

 punchan_jpさん、ありがとうございました。内挿について大変勉強になったと思います。今後は教えていただいたことを役立てることにします。  また、わからないことができたときにはよろしくお願いします。  本当にありがとうございました。

その他の回答 (2)

回答No.2

3次畳み込みは使ったことがないのですが、私の教科書(*)に式が載っ ていたので、若干修正して引用しておきます。 (*)イメージプロセッシング<画像処理標準テキストブック> 財団法人画像情報教育振興協会(http://www.cgarts.or.jp/) 目的の位置Pの座標(u,v) x1 = 1 + (u - [u]), y1 = 1 + (v - [v]) x2 = (u - [u]), y2 = (v - [v]) x3 = 1 - (u - [u]), y3 = 1 - (v - [v]) x4 = 2 - (u - [u]), y4 = 2 - (v - [v]) ([u] はガウス記号で、uを超えない最大の整数) f(t) = sin(π*t)/(π*t) これを3次式で近似すると ~  1-2|t|^2+|t|^3 (0≦|t|<1) ~  4-8|t|+5|t|^2-|t|^3 (1≦|t|<2) ~  0 (2≦|t|) (|t| は t の絶対値, ^2 は2乗) P = [f(y1) f(y2) f(y3) f(y4)] *     |P11 P21 P31 P41| |f(x1)|     |P12 P22 P32 P42| |f(x1)|     |P13 P23 P33 P43| |f(x1)|     |P14 P24 P34 P44| |f(x1)| (フォントの関係で式がみにくいかもしれませんが、  行ベクトルと行列と列ベクトルの積のつもりです。) ただし、P11の座標は([u]-1,[v]-1)、P21は([u],[v]-1)、 P31は([u]+1,[v]-1)、P12は([u]-1,[v])、以下同様 という感じらしいです。平滑化だけではなく、エッジを含む画像で の鮮鋭化の効果もあるとのことです。

回答No.1

まず、画像の拡大や縮小については、特にアルゴリズムというほど のことはありません。画像をm倍したいときには、座標(x,y)の位置 の画素の値を得るには、元の画像の(x/m,y/m)の位置の値が求まれ ばいいのです。 しかし、x/mやy/mは整数とは限らない(つまりそこに画素があると は限らない)ので、周囲の画像から正しい値を推定する必要があり ます。これが内挿とか補間というものです。拡大や縮小に限らず、 画像の補正や変形にはつきものです。 最近隣補間法は、その名のとおり、目的の位置に最も近い画素の値 をそのまま使うものです。 共1次補間法は、周囲の2x2画素について、近さに比例する重みをか けて平均をとるという方法です。 3次畳み込み補間法は、周囲の4x4画素を用いて、それらの画素を通 る3次式による曲面を構成し、目的の位置の値を求めます。 上の方ほど、高速に計算できますが画質がギザギザした感じになり、 逆に下の方ほど、計算に時間がかかりますが滑らかな画像になりま す。 部分的には、下の参照ページに式が載っています。

参考URL:
http://lips.is.kochi-u.ac.jp/image/geomcorr.html
freeman
質問者

補足

 質問に答えて戴き誠にありがとうございました。3種類の内挿の特徴の違いについてわかりました。  punchan_jpさんから教えて戴いた「参考URL」を見てみたのですが、3次畳み込み補間法の式だけが表示されず、式についてわかりません。3次畳み込み補間法の式について教えてください。  大変、お忙しいと思いますが、どうぞよろしくお願いします。

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