Atitit 图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化
来源:互联网 发布:软件产品质量控制 编辑:程序博客网 时间:2024/06/12 14:52
Atitit 图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化
在去年的时候,偶然看到hqx算法。
一个高质量的插值放大算法。
与双线性插值等插值算法相比,这个算法放大后对人眼保护相对比较好。
没有双线性插值看起来模糊,固然,也抽空把算法简单优化了一下。
常规的图像填充采样放大
”经典“的图像填充采样放大,应用线性滤波器,或导出于分析插值理论、或导出于信号处理理论。使用滤波器的实例,比如“最近邻,Bicubic和Lancosz [ Wolberg 1990 ]。这些滤波器并不对原始数据做任何假定,唯一的条件就是带宽限制。结果,图片经这种处理之后,突变亮点和明显的边界都变得模糊。
最近十年,许多复杂的算法问世,并对原始输入图片做了强假定,比如,假定讨论自然图片统计[Fattal 2007]或者自相似性[Glasneret al.2009]。这些方法都超出了本文的论点。然而,在多数情形,这些(自然的)图片并不包含颜色量化的微型像素图片。因此,这些方法在这些图形输入处理上往往表现很差。
1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)
最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法,其做法是將放大后未知的像素点P,將其位置换算到原始影像上,与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较,令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点,由于最接近D点,所以就直接取P=D。
这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃,这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。
2、双线性插值算法(Bilinear Interpolation)
其做法是將放大后未知的像素点P,將其位置换算到原始影像上,计算的四個像素点A,B,C,D对P点的影响(越靠近P点取值越大,表明影响也越大),其示意图如下。
双立方插值算法(Bicubic Interpolation)
双立方插值算法与双线性插值算法类似,对于放大后未知的像素点P,将对其影响的范围扩大到邻近的16个像素点,依据对P点的远近影响进行插值计算,因P点的像素值信息来自16个邻近点,所以可得到较细致的影像,不过速度比较慢。
4、 自适应样条插值极其增强技术(S-Spline & S-Spline XL)
与上述经典的插值方法最大的区别在于, S-Spline采用了一种自适应技术,那些传统的方法总是依据周围的像素点来求未知点的色彩值,也就是说需要求解的色彩值仅仅依靠该像素点在图像中的位置,而非实际的图像的像素信息,而自适应样条算法还会考虑实际图像的像素信息。 实验表明,经过S-Spline 算法得到的图像效果要优于双立方插值算法。
现在 S-Spline算法又出现了增强版 S-Spline XL,新版本的S-Spline XL 算法较S-Spline 而言画面的锐度得到进一步增强,物体的轮廓更加清晰,边缘的锯齿现象大大减弱,图像感受更加自然。
对比以上各图并结合实验数据,我把效果参数列举如下表。
插值类型
主观感受
图像轮廓
总体评价
处理耗时
最临近点插值
N earrst_ N eighbour
马赛克现象严重
不清晰
最差
5秒
双线性插值
B ilinear
图像模糊,不锐利
边缘不清晰,有锯齿现象
差
6秒
双立方插值
B icubic
图像较模糊,较锐利
锯齿现象有所改善
折中
8秒
自适应样条插值
S-S pline
图像相对清晰,锐利
边缘变得清晰,锯齿现象消失
好
18秒
自适应样条增强
S-S pline_ XL
图像清晰,锐利
边缘锐利,清晰
最好
20秒
像素图的去像素化(Depixeling Pixel Art)- lonelyrains的专栏- 博客频道- CSDN.NET.html
像素图的去像素化(Depixeling Pixel Art)- lonelyrains的专栏- 博客频道- CSDN.NET.html
图像放大方法概述 -阳光日志 - 博客频道 - CSDN.NET.html
图像缩放--插值法__chease_新浪博客.html
作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle 偶像破坏者Iconoclast image-smasher
捕鸟王"Bird Catcher 王中之王King of Kings 虔诚者Pious 宗教信仰捍卫者 Defender of the Faith. 卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak
简称:: EmirAttilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴
全名::EmirAttilax Akbar binMahmud bin attila binSolomon Al Rapanui
埃米尔阿提拉克斯 阿克巴 本马哈茂德 本 阿提拉本 所罗门 阿尔 拉帕努伊
常用名:艾提拉(艾龙), EMAIL:1466519819@qq.com
转载请注明来源:attilax的专栏 http://blog.csdn.net/attilax
--Atiend
- Atitit 图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化
- 像素图的去像素化(Depixeling Pixel Art)
- 像素图的去像素化(Depixeling Pixel Art)
- Atitit 图像处理底色变红的解决
- Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉
- Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结
- Atitit 图像处理知识点 知识体系 知识图谱
- Atitit 图像处理知识点 知识体系 知识图谱v2
- Atitit Atitit 图像处理之 Oilpaint油画滤镜 水彩画 源码实现
- Atitit (Sketch Filter)素描滤镜的实现 图像处理 attilax总结
- Atitit (Sketch Filter)素描滤镜的实现 图像处理 attilax总结v2
- Atitit 图像处理 halcon类库的使用 范例边缘检测 attilax总结
- Atitit图像处理的用途
- 像素化pixel shader
- Opera Widget : 小像素艺术画板 - Art Pixel 汉化版
- Atitit 图像处理之编程之类库调用的接口api cli gui ws rest attilax大总结.docx
- Atitit 图像处理 调用opencv 通过java api attilax总结
- 图像处理------基于像素的图像混合
- 使用xml文件备份短信
- c语言仓库信息管理
- windows使用npm安装node.js环境express提示失败解决办法
- JDBC
- squid安装使用
- Atitit 图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化
- 不用第三个变量交换两个变量
- 华东交通大学2016届新生选拔赛:1010 我是签到题
- 数据结构---栈的应用
- 对”对象和类“的理解
- hibernate配置报错
- 第十六周项目一验证算法(3)直接选择排序
- Cannot change version of project facet Dynamic web
- ubuntu 龙芯 qt 交叉编译