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  • 目的:为了提高磁共振成像(MRI)的图像分辨率,通常使用常规的插值方法通过各种图像处理方法来放大图像。 然而,这些方法倾向于产生伪像。 尽管已引入超分辨率(SR)方案作为应用医学成像的替代方法,但先前的研究...
  • 基于G-Log算法的人脸图像分辨率增强研究.pdf
  • 图像分辨率

    千次阅读 2019-06-29 11:22:29
    简单来说,分辨率就是屏幕上横、纵的总象素点数,比如说320×240的分辨率就是手机屏幕横向每行有240个象素点,纵向每列有320个象素点,乘起来就是320×240=76800个象素点,而176×144=25344。这样的话,同样尺寸...

    简单来说,分辨率就是屏幕上横、纵的总象素点数,比如说320×240的分辨率就是手机屏幕横向每行有240个象素点,纵向每列有320个象素点,乘起来就是320×240=76800个象素点,而176×144=25344。这样的话,同样尺寸大小的屏幕分辨率越高,图象显示也就越清晰,同样2.0寸的显示屏,320×240象素的分辨率显示效果就会好于176×144的分辨率。

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  • 针对高空间分辨率多光谱(MS)图像和低空间分辨率高光谱(HS)图像的融合,提出了一种基于光谱分解的高光谱图像分辨率增强算法。 结果,基于由端成员表示的HS图像的高光谱特征和由丰度表示的MS图像的高空间特征来...
  • 降低图像分辨率

    千次阅读 2021-07-19 17:27:54
    image_width // reduce_resolution_rate new_image_height = image_heigth // reduce_resolution_rate # 降低图像分辨率reduce_resolution_rate倍 im.thumbnail((new_image_width, new_image_height)) # 恢复图像为...
    import glob
    from PIL import Image
    # Get all png files under the input folder
    input_img_path = glob.glob("input/*.png")
    save_path = "low_resolution4x/"
    
    for file in input_img_path:
      # get the file_name of image
      file_name=file.split('\\')[-1]
      im = Image.open(file)
      image_size = im.size
      image_width = image_size[0]
      image_heigth = image_size[1]
    
      # reduce resolution by multiple
      reduce_resolution_rate = 2
      new_image_width = image_width // reduce_resolution_rate
      new_image_height = image_heigth // reduce_resolution_rate
    
      # 降低图像分辨率reduce_resolution_rate倍
      im.thumbnail((new_image_width, new_image_height))
      # 恢复图像为原始大小,但是分辨率是降低后的
      im = im.transform(image_size, Image.EXTENT, (0, 0, new_image_width, new_image_height))
    
      # save reusult image to target folder
      im.save(save_path + file_name)

    可以通过去掉代码的第23行来不让图像放大到原始的图像大小

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  • 图像分辨率和图像大小的计算

    万次阅读 2019-06-05 16:39:01
    但是,在生活中,图像分辨率是一个被混用到电子图片的概念,原本含义的目的是“密度”决定“打印质量”,后来被混用,或者说错误的用做衡量图像内的像素点数量。 1920*1200是像素总量,不是密度,密度要除以英寸...

    一、BMP位图

    1.

    一个实际例子,选择一个24位深度的225×225位图,

    由于24位位图是真彩色,没有颜色表这一样,所以

    其文件大小为152.154字节,则

    152.154=14+40+(225×3+1)×225

    注:因为1个像素用三个字节来表示,所以乘以3;因为位图存储时,Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是
    4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充,225×3+1刚好是4的倍数;14和40是位图文件头和位图信息头的字节大小;

    2.
    当利用绘图程序将文件保存为256色,即8位深度的位图后,文件大小变为52.378字节,即

    52.378 = 14 + 40 + 256 × 4 + (225 + 3)× 225

    注:256色位图有颜色表,每个颜色表结构体是4字节,所以颜色表这一项占256*4 个字节;

    225+3 刚好凑成4的倍数

    3.

    从上面的两个例子可知,对于bmp位图,由于存储时无压缩,我们可以从像素总量(比如上面的255*255)以及位图存储格式中,算出一幅位图占用的字节数;

    也即是说,如果几幅位图都是 1280*960,并且都是8位深度,那么它们占用的存储大小都是一样的~

    (葫芦岛相机拍摄的图片,大小为:14+40+256*4+1280*960字节,约为1.17MB~)

    对于从网上随便下载的一幅图片,可能是jpg、png、bmp等多种格式,我们光知道他们像素总数是1280*860,是无法计算出图片大小的~~因为压缩方式、编码等都不一样

    4.

    我们通常说,一幅图片的分辨率是1280*960,这个其实并不准确~
    图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,即:像素每英寸,单位为PPI(Pixels Per Inch)。一般来说,很少用分辨率这个概念来衡量电子图片。
    但是,在生活中,图像分辨率是一个被混用到电子图片的概念,原本含义的目的是“密度”决定“打印质量”,后来被混用,或者说错误的用做衡量图像内的像素点数量。

    1920*1200是像素总量,不是密度,密度要除以英寸才是,存储在图像头部信息中,用于打印设置。
    5.
    用浏览器截图工具截取一幅图片,保存在windows画图工具中,假设截取的宽度为1280,高度为960

    当我们用不同的格式进行保存(比如8位位图、24位位图、jpg、png等不同格式),最后在电脑上显示的图片尺寸都为:1280*960,而图片的存储大小都不一样~~
    我们用不同方式存储时,图片的像素总数是不变的,都为1280*960,只不过每个像素需要的字节数不一样,所以文件大小也不一样~即便是jpg等压缩格式,像素的个数并没有被压缩,只是针对不同的像素点,可能需要的字节数不一样

    6.
    两个相同尺寸1920*1200的图像,在相同色彩度(如24位真彩)情况下,无压缩的BMP位图的大小是相同的。
    而你看到文件大小的不同,是因为图像压缩算法造成的(无压缩文件会非常大,一般为BMP格式),图像压缩是个比较大的课题,分为无损压缩(PNG等)和有损压缩(JPG等),具体压缩算法非常多,各有优劣。
    以最常见的JPG为例,其压缩算法是有损的,压缩后的文件大小有几个重要的决定因素:原图尺寸、有损程度、图像中相邻点色差,图像中存在色彩数量等等。

     


    原文:https://blog.csdn.net/foreverhuylee/article/details/22798159 

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  • 显示分辨率和图像分辨率差别

    千次阅读 2018-05-28 18:52:27
    图像分辨率是一幅图片中像素的组成数量,如1024X768的图片,有1280X1024的图片,也有非常大的如2560X1600分辨率的图片等。 当图像的分辨率大于显示器的分辨率时有两种显示方法,一种是局部显示,即屏幕的像素有多.....

    显示器的分辨率是指显示器的屏幕的像素组成的数量(指液晶显示器),如21.5英寸的显示器的分辨率是1920X1080是指屏幕上横向有1920个像素,纵向上有1080个像素。

    图像分辨率是一幅图片中像素的组成数量,如1024X768的图片,有1280X1024的图片,也有非常大的如2560X1600分辨率的图片等。

    当图像的分辨率大于显示器的分辨率时有两种显示方法,一种是局部显示,即屏幕的像素有多少就显示多少像素,这时只能看到图片的某一部分,可以上下左右的移动来看完整的内容。另一种方法是在屏幕内显示完整的图像,这时图片的像素会被压缩,如2560X1600的图片会删去一部分像素,以1920X1080的分辨率(显示屏的分辨率)来显示。这时可以看到完整的图片内容,不过在细节上是丢失一小部分像素的,如用数码相机的屏幕也可以看到完整的照片,不过感觉很模糊,放在电脑上看就好多了,因为屏幕的分辨率低。

    当图像的分辨率小于显示器的分辨率时也有两种显示方法,一种是显示实际大小,即图片的分辨率是多少,就用屏幕上的多少个像素来显示,这时屏幕是以点对点的方式来显示图片,不过图片不是全屏,只在屏幕中央的一部分。另一种方法也是全屏显示,这时图片不是被压缩像素,而是被人为的插入了很多像素,图片看起来很大,满屏显示,不过有效像素很少,比如说可以把一个很小的图标文件放完屏来观看,不过画面惨不忍睹。搜索

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  • 这是 J. Tian、L. Chen 和 Z. Liu 论文的演示程序,“基于双正则化的非对称立体图像的图像分辨率增强”,信号处理,卷。 92,第 2 期,2012 年 2 月,第 490-497 页。
  • 认识数字图形图像分辨率颜色深度;学习目标;概念; 图像的分辨率与图像的尺寸图像文件的大小直接相关高分辨率的图像比相同尺寸低分辨率的图像包含更多的像素因而能更多地体现图像的细节和更细微的颜色过渡但是分辨率高...
  • 根据人类视觉系统的特点,提出一种自适应归一化图像分辨率的预处理方法。该方法通过计算图像灰度分布情况,根据图像所包含显著区域大小的不同,自适应的确定图像分辨率,打破了谱残差算法无论什么图像均将其归一化为固定...
  • 数字图像分辨率的认识

    千次阅读 2018-10-17 12:17:38
    数字图像分辨率的认识 图像是指能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象,包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形。图像的要素:几何要素(刻画对象的轮廓、形状等)和非几何要素(刻画对象的颜色、...
  • 针对此问题,提出 了基于改变图像分辨率的红外目标跟踪算法。以减小图像分辨率的方法,采用逐点匹配,对下一帧图像进行目 标9种方向的跟踪判断。实验结果表明,采用该算法运算速度快,解决了在强背景噪声的情况下跟踪点...
  • 相机分辨率, 图像分辨率

    千次阅读 2019-06-04 11:26:20
    1. 相机的200万像素,2000万像素指的是感光...2. 图像分辨率是图像密度,(ppi),单位尺寸有多少像素 3. dpi是打印分辨率,每英寸点数; 参考:https://blog.csdn.net/q199502092010/article/details/80255843 ...
  • 光电成像系统通常为典型的光学-...在现有的探测器和光学系统下,有效的图像数据处理可提高成像系统的分辨率。主要介绍了近年来备受国内外关注的基于离散面阵CCD/CMOS探测器的亚像元成像技术以及超分辨率图像处理技术。
  • 降低图像分辨率函数

    千次阅读 2019-05-27 20:30:04
    /*该函数为降低图像分辨率的函数。降低分辨率取数时,相邻两个数位置相差decrease个像素,若decrease=1,则表示为原图*/ //2018.04.21 void DecreaseResolution(BYTE* pbyIn, BYTE* pbyOut, tSdkFrameHead* ...
  • 分辨率指的是每英寸中含有的像素点的个数,即像素密度单位为(dpi:dots per inch,像素点/英寸)或者也有称之为点密度(ppi),视网膜屏就是因为ppi较高才这样称之为的。 那么图像的一张3456*20...
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  • 显示器分辨率和图像分辨率的关系.pdf
  • 这是论文“用于图像分辨率增强的相位驱动空间变化正则化”的演示程序,国际电子与通信杂志,卷。 65,第 11 期,2011 年 11 月,第 975-977 页。
  • 降低图像分辨率的几种方法

    千次阅读 2019-11-25 17:29:14
    #include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void color_reduce(Mat& image, int x); void colorReduce3(Mat&...//将一张图片的像素...
  • 22基于深度学习的图像分辨率重建的流程如下[2]:1.首先找到一组原始图像Image1;2.将这组图片降低分辨率为一组图像Image23.通过各种神经网络结构,将Image2超分辨率重建为Image3(Image3和Image1分辨率一样)4.通过...
  • 行业分类-物理装置-图像分辨率快速调整方法和装置.zip
  • 如果要将窗口上所有内容全都保存下来的话会用到dump_window和write_image算子,这个时候保存的图像分辨率为界面上相应窗口控件的分辨率大小,而不是相机本身成像的分辨率大小,然后客户反映图像放大到相同倍数的时候...

空空如也

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