图像像素插值算法(初步分析)(python)

 时间:2024-10-15 03:52:57

1、给出如下图片。

图像像素插值算法(初步分析)(python)

2、我用python处理图片变形,得到下面的图片。import matplotlib.image as pmfrom numpy import *p='D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/0.jpeg'a=pm.imread(p)c=a*0u,v,w=c.shapefor i in range(u): for j in range(v): c[abs(int(i+2*j))%u,abs(int(j+2*i))%v]=a[i,j]pm.imsave('D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/00.png',c)

图像像素插值算法(初步分析)(python)

3、用读图器放大图片,可以看到很多黑色像素,这些像素的像素值其实是[0,0,0]。

图像像素插值算法(初步分析)(python)

4、用python对图像进行插值处理:for i in range(1,u-1): for j in range(1,v-1): c[i,j]=(c[i,j-1]*0.5+c[i,j+1]*0.1+c[i-1,j]*0.1+c[i+1,j]*0.1)pm.imsave('D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/0.png',c*6)图像如下。

图像像素插值算法(初步分析)(python)

5、用读图器放大图片,可以发现,黑色像素被别的颜色代替了。

图像像素插值算法(初步分析)(python)

6、如果进行这样的处理:for i in range(1,u-1): for j in range(1,v-1): c[i,j]=(c[i,j-1]*0.5+c[i,j+1]*0.1+c[i-1,j]*0.5+c[i+1,j]*0.1)pm.imsave('D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/0.png',c*6)下面是按比例缩小之后的图片。

图像像素插值算法(初步分析)(python)

7、for i in range(1,u-1): for j in range(1,v-1): c[i,j]=(c[i,j-1]+c[i,j+1]+c[i-1,j]+c[i+1,j])/4pm.imsave('D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/0.png',c*6)

图像像素插值算法(初步分析)(python)图像像素插值算法(初步分析)(python)

8、只处理黑色像素:for i in range(1,u-1): for j in range(1,v幻腾寂埒-1): if c[i,j,0]==0 and c[i,j,1]==0 and c[i,j,2]==0: c[i,j]=(c[i,j-1]+c[i,j+1]+c[i-1,j]+c[i+1,j])/4pm.imsave('D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/0.png',c*6)

图像像素插值算法(初步分析)(python)

9、用黑色像素左右两边的像素来确定颜色:for i in range(1,u-1): for j in range(1,v-1): if c[i,j,0]==0 and c[i,j,1]==0 and c[i,j,2]==0: c[i,j]=(c[i-1,j]*0.7+c[i+1,j]*0.3)pm.imsave('D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/photo/0.png',c)

图像像素插值算法(初步分析)(python)图像像素插值算法(初步分析)(python)
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