图像插值毕业论文

图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

一. 图像双三次插值算法原理：         假设源图像 A 大小为 m*n ，缩放后的目标图像 B 的大小为 M*N 。那么根据比例我们可以得到 B(X,Y) 在 A 上的对应坐标为 A(x,y) = A( X*(m/M), Y*(n/N) ) 。在双线性插值法中，我们选取 A(x,y) 的最近四个点。而在双立方插值法中，我们选取的是最近的16个像素点作为计算目标图像 B(X,Y) 处像素值的参数。如图所示：         如图所示 P 点就是目标图像 B 在 (X,Y) 处对应于源图像中的位置，P 的坐标位置会出现小数部分，所以我们假设 P 的坐标为 P(x+u,y+v)，其中 x,y 分别表示整数部分，u,v 分别表示小数部分。那么我们就可以得到如图所示的最近 16 个像素的位置，在这里用 a(i,j)(i,j=0,1,2,3) 来表示。          双立方插值的目的就是通过找到一种关系，或者说系数，可以把这 16 个像素对于 P 处像素值的影响因子找出来，从而根据这个影响因子来获得目标图像对应点的像素值，达到图像缩放的目的。          BiCubic基函数形式如下： 二. python实现双三次插值算法 from PIL import Image import numpy as np import math # 产生16个像素点不同的权重 def BiBubic(x):     x=abs(x)     if x<=1:         return 1-2*(x**2)+(x**3)     elif x<2:         return 4-8*x+5*(x**2)-(x**3)     else:         return 0 # 双三次插值算法 # dstH为目标图像的高，dstW为目标图像的宽 def BiCubic_interpolation(img,dstH,dstW):     scrH,scrW,_=img.shape     #img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant')     retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)     for i in range(dstH):         for j in range(dstW):             scrx=i*(scrH/dstH)             scry=j*(scrW/dstW)             x=math.floor(scrx)             y=math.floor(scry)             u=scrx-x             v=scry-y             tmp=0             for ii in range(-1,2):                 for jj in range(-1,2):                     if x+ii<0 or y+jj<0 or x+ii>=scrH or y+jj>=scrW:                         continue                     tmp+=img[x+ii,y+jj]*BiBubic(ii-u)*BiBubic(jj-v)             retimg[i,j]=np.clip(tmp,0,255)     return retimg im_path='../paojie.jpg' image=np.array(Image.open(im_path)) image2=BiCubic_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2) image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB') image2.save('BiCubic_interpolation.jpg') 三. 实验结果： 四. 参考内容：