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  • HEVC帧间分像素插值

    2021-01-08 17:00:33
    //水平1/2像素插值后的Y做垂直方向1/2像素插值,结果存储在m_filteredBlock[2][2]中 m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width+1, height+1, 2, false, true, chFmt, pattern->...
    Void TEncSearch::xPatternSearchFracDIF(
                                           Bool         bIsLosslessCoded,
                                           TComPattern* pcPatternKey,
                                           Pel*         piRefY,
                                           Int          iRefStride,
                                           TComMv*      pcMvInt,
                                           TComMv&      rcMvHalf,
                                           TComMv&      rcMvQter,
                                           Distortion&  ruiCost
                                          )
    {
      //  Reference pattern initialization (integer scale)
      TComPattern cPatternRoi;
      Int         iOffset    = pcMvInt->getHor() + pcMvInt->getVer() * iRefStride;
      //<piRefY为起始位置,offset为加上运动矢量后,起始位置的偏移
      //<cPatternRoi初始化
      cPatternRoi.initPattern(piRefY + iOffset,
                              pcPatternKey->getROIYWidth(),
                              pcPatternKey->getROIYHeight(),
                              iRefStride,
    #if MCTS_ENC_CHECK
                              pcPatternKey->getBitDepthY(),
                              pcPatternKey->getROIYPosX(),
                              pcPatternKey->getROIYPosY());
    #else
                              pcPatternKey->getBitDepthY());
    #endif
    #if MCTS_ENC_CHECK
      cPatternRoi.setTileBorders(pcPatternKey->getTileLeftTopPelPosX(), pcPatternKey->getTileLeftTopPelPosY(), pcPatternKey->getTileRightBottomPelPosX(), pcPatternKey->getTileRightBottomPelPosY());
    #endif
      //<1/2插值
      //  Half-pel refinement
      xExtDIFUpSamplingH ( &cPatternRoi );
    
      rcMvHalf = *pcMvInt;   rcMvHalf <<= 1;    // for mv-cost
      TComMv baseRefMv(0, 0);
      ruiCost = xPatternRefinement( pcPatternKey, baseRefMv, 2, rcMvHalf, !bIsLosslessCoded );
    
      m_pcRdCost->setCostScale( 0 );
      //<1/4插值
      xExtDIFUpSamplingQ ( &cPatternRoi, rcMvHalf );
      baseRefMv = rcMvHalf;
      baseRefMv <<= 1;
    
      rcMvQter = *pcMvInt;   rcMvQter <<= 1;    // for mv-cost
      rcMvQter += rcMvHalf;  rcMvQter <<= 1;
      ruiCost = xPatternRefinement( pcPatternKey, baseRefMv, 1, rcMvQter, !bIsLosslessCoded );
    }

    1/2插值 

    Void TEncSearch::xExtDIFUpSamplingH( TComPattern* pattern )
    {
      Int width      = pattern->getROIYWidth();
      Int height     = pattern->getROIYHeight();
      Int srcStride  = pattern->getPatternLStride();
    
      Int intStride = m_filteredBlockTmp[0].getStride(COMPONENT_Y);
      Int dstStride = m_filteredBlock[0][0].getStride(COMPONENT_Y);
      Pel *intPtr;
      Pel *dstPtr;
      Int filterSize = NTAPS_LUMA;
      Int halfFilterSize = (filterSize>>1);
      //<参考上下halfFilterSize的像素,垂直偏移(对应filter中src -= ( N/2 - 1 ) * cStride;水平偏移)
      Pel *srcPtr = pattern->getROIY() - halfFilterSize*srcStride - 1;
    
      const ChromaFormat chFmt = m_filteredBlock[0][0].getChromaFormat();
      //<1 将水平整像素存储在m_filteredBlockTmp[0]中
      m_if.filterHor(COMPONENT_Y, srcPtr, srcStride, m_filteredBlockTmp[0].getAddr(COMPONENT_Y), intStride, width+1, height+filterSize, 0, false, chFmt, pattern->getBitDepthY());
      //<2 水平1/2像素插值,结果存储在m_filteredBlockTmp[2]中
      m_if.filterHor(COMPONENT_Y, srcPtr, srcStride, m_filteredBlockTmp[2].getAddr(COMPONENT_Y), intStride, width+1, height+filterSize, 2, false, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      intPtr = m_filteredBlockTmp[0].getAddr(COMPONENT_Y) + halfFilterSize * intStride + 1;
      dstPtr = m_filteredBlock[0][0].getAddr(COMPONENT_Y);
      //<3 将垂直方向整像素存储在m_filteredBlock[0][0]中
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width+0, height+0, 0, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      intPtr = m_filteredBlockTmp[0].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride + 1;
      dstPtr = m_filteredBlock[2][0].getAddr(COMPONENT_Y);
      //<4 水平整像素Y做垂直方向1/2像素插值,结果存储在m_filteredBlock[2][0]中
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width+0, height+1, 2, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      intPtr = m_filteredBlockTmp[2].getAddr(COMPONENT_Y) + halfFilterSize * intStride;
      dstPtr = m_filteredBlock[0][2].getAddr(COMPONENT_Y);
      //<5 水平1/2像素插值的Y结果存储在m_filteredBlock[0][2]中
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width+1, height+0, 0, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      intPtr = m_filteredBlockTmp[2].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
      dstPtr = m_filteredBlock[2][2].getAddr(COMPONENT_Y);
      //<6 水平1/2像素插值后的Y做垂直方向1/2像素插值,结果存储在m_filteredBlock[2][2]中
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width+1, height+1, 2, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    }
    

     1/4插值

    Void TEncSearch::xExtDIFUpSamplingQ( TComPattern* pattern, TComMv halfPelRef )
    {
      Int width      = pattern->getROIYWidth();
      Int height     = pattern->getROIYHeight();
      Int srcStride  = pattern->getPatternLStride();
    
      Pel *srcPtr;
      Int intStride = m_filteredBlockTmp[0].getStride(COMPONENT_Y);
      Int dstStride = m_filteredBlock[0][0].getStride(COMPONENT_Y);
      Pel *intPtr;
      Pel *dstPtr;
      Int filterSize = NTAPS_LUMA;
    
      Int halfFilterSize = (filterSize>>1);
    
      Int extHeight = (halfPelRef.getVer() == 0) ? height + filterSize : height + filterSize-1;
    
      const ChromaFormat chFmt = m_filteredBlock[0][0].getChromaFormat();
    
      // Horizontal filter 1/4
      srcPtr = pattern->getROIY() - halfFilterSize * srcStride - 1;
      intPtr = m_filteredBlockTmp[1].getAddr(COMPONENT_Y);
      if (halfPelRef.getVer() > 0)
      {
        srcPtr += srcStride;
      }
      if (halfPelRef.getHor() >= 0)
      {
        srcPtr += 1;
      }
      m_if.filterHor(COMPONENT_Y, srcPtr, srcStride, intPtr, intStride, width, extHeight, 1, false, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      // Horizontal filter 3/4
      srcPtr = pattern->getROIY() - halfFilterSize*srcStride - 1;
      intPtr = m_filteredBlockTmp[3].getAddr(COMPONENT_Y);
      if (halfPelRef.getVer() > 0)
      {
        srcPtr += srcStride;
      }
      if (halfPelRef.getHor() > 0)
      {
        srcPtr += 1;
      }
      m_if.filterHor(COMPONENT_Y, srcPtr, srcStride, intPtr, intStride, width, extHeight, 3, false, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      // Generate @ 1,1
      intPtr = m_filteredBlockTmp[1].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
      dstPtr = m_filteredBlock[1][1].getAddr(COMPONENT_Y);
      if (halfPelRef.getVer() == 0)
      {
        intPtr += intStride;
      }
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 1, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      // Generate @ 3,1
      intPtr = m_filteredBlockTmp[1].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
      dstPtr = m_filteredBlock[3][1].getAddr(COMPONENT_Y);
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 3, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      if (halfPelRef.getVer() != 0)
      {
        // Generate @ 2,1
        intPtr = m_filteredBlockTmp[1].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
        dstPtr = m_filteredBlock[2][1].getAddr(COMPONENT_Y);
        if (halfPelRef.getVer() == 0)
        {
          intPtr += intStride;
        }
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 2, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
        // Generate @ 2,3
        intPtr = m_filteredBlockTmp[3].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
        dstPtr = m_filteredBlock[2][3].getAddr(COMPONENT_Y);
        if (halfPelRef.getVer() == 0)
        {
          intPtr += intStride;
        }
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 2, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
      }
      else
      {
        // Generate @ 0,1
        intPtr = m_filteredBlockTmp[1].getAddr(COMPONENT_Y) + halfFilterSize * intStride;
        dstPtr = m_filteredBlock[0][1].getAddr(COMPONENT_Y);
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 0, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
        // Generate @ 0,3
        intPtr = m_filteredBlockTmp[3].getAddr(COMPONENT_Y) + halfFilterSize * intStride;
        dstPtr = m_filteredBlock[0][3].getAddr(COMPONENT_Y);
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 0, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
      }
    
      if (halfPelRef.getHor() != 0)
      {
        // Generate @ 1,2
        intPtr = m_filteredBlockTmp[2].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
        dstPtr = m_filteredBlock[1][2].getAddr(COMPONENT_Y);
        if (halfPelRef.getHor() > 0)
        {
          intPtr += 1;
        }
        if (halfPelRef.getVer() >= 0)
        {
          intPtr += intStride;
        }
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 1, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
        // Generate @ 3,2
        intPtr = m_filteredBlockTmp[2].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
        dstPtr = m_filteredBlock[3][2].getAddr(COMPONENT_Y);
        if (halfPelRef.getHor() > 0)
        {
          intPtr += 1;
        }
        if (halfPelRef.getVer() > 0)
        {
          intPtr += intStride;
        }
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 3, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
      }
      else
      {
        // Generate @ 1,0
        intPtr = m_filteredBlockTmp[0].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride + 1;
        dstPtr = m_filteredBlock[1][0].getAddr(COMPONENT_Y);
        if (halfPelRef.getVer() >= 0)
        {
          intPtr += intStride;
        }
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 1, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
        // Generate @ 3,0
        intPtr = m_filteredBlockTmp[0].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride + 1;
        dstPtr = m_filteredBlock[3][0].getAddr(COMPONENT_Y);
        if (halfPelRef.getVer() > 0)
        {
          intPtr += intStride;
        }
        m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 3, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
      }
    
      // Generate @ 1,3
      intPtr = m_filteredBlockTmp[3].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
      dstPtr = m_filteredBlock[1][3].getAddr(COMPONENT_Y);
      if (halfPelRef.getVer() == 0)
      {
        intPtr += intStride;
      }
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 1, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    
      // Generate @ 3,3
      intPtr = m_filteredBlockTmp[3].getAddr(COMPONENT_Y) + (halfFilterSize-1) * intStride;
      dstPtr = m_filteredBlock[3][3].getAddr(COMPONENT_Y);
      m_if.filterVer(COMPONENT_Y, intPtr, intStride, dstPtr, dstStride, width, height, 3, false, true, chFmt, pattern->getBitDepthY());
    }

     

    展开全文
  • 求助:分像素插值整像素问题

    千次阅读 2015-04-07 15:38:39
    Question:  提问,HM多个视点的背景图片合成过程中,偏移量可能是1/2 1/4像素精度。怎样用这些处在分像素位置上的点去插整像素位置~~求指导~

    Question:

      提问,HM多个视点的背景图片合成过程中,偏移量可能是1/2 1/4像素精度。怎样用这些处在分像素位置上的点去插整像素位置~~求指导~


        或者谁比较理解HM里面的 插值滤波 TComInterpolationFilter类,主要是里面的 Void filterHorLuma ()函数。看不大懂。求讲解,或者哪里有这个的讲解资料,推荐也行。做毕设要用到~~急~先谢谢大家了~

    展开全文
  • 为了进一步提高编码效率,已经使用了子像素运动补偿,其需要对分数样本进行插值。视频编码标准通常采用源自信号处理理论的固定插值滤波器。然而,由于视频信号不是静止的,固定插值滤波器可能效率较低。受计算机视觉...

    摘要 - 运动补偿是视频编码中的基本技术,用于消除视频帧之间的时间冗余。为了进一步提高编码效率,已经使用了子像素运动补偿,其需要对分数样本进行插值。视频编码标准通常采用源自信号处理理论的固定插值滤波器。然而,由于视频信号不是静止的,固定插值滤波器可能效率较低。受计算机视觉中卷积神经网络(CNN)的巨大成功启发,我们提出设计一种用于视频编码的基于CNN的插值滤波器(CNNIF)。与以前的研究不同,训练CNNIF的一个难点是缺乏基本事实,因为实际上没有分数样本。我们针对这个问题的解决方案是通过平滑高分辨率图像来推导分数样本的“基本事实”,这通过进行的实验证实是有效的。与用于高效视频编码(HEVC)中的亮度的固定半像素内插滤波器相比,我们提出的CNNIF在低延迟P配置下实现高达3.2%且平均0.9%的BD率降低

    在本文中,我们提出了一种CNN方法,用于视频编码中的分数样本插值。我们希望CNN能够自动发现插值滤波器,而不是手动设计它们。然而,这里的关键难点是如何为CNN生成训练数据。在之前关于CNN的研究中,在训练数据中全面提供了地面实况标签。但是,对于分数样本插值,我们没有地面实况标签,因为实际上不存在分数样本。我们针对这个问题的解决方案是通过平滑高分辨率图像来获得标签,这被证实在实验中是有效的。然后,我们重用SRCNN的网络架构,考虑超分辨率和分数插值之间的相似性,但是使用我们派生的训练数据训练网络。训练之后,基于CNN的插值滤波器(CNNIF)被集成到HEVC中,用于测试其在视频编码中的性能。目前,CNNIF仅应用于亮度分量的半像素样本。实验结果表明,在低延迟P配置下,所提出的CNNIF导致高达3.2%和平均0.9%的比特节省。

    A.拟议方法概述
    在这项工作中,我们提出了一种CNN方法用于亮度分量的半像素插值。图1示出了插值期间的整数和半像素位置。标有Ai,j的位置代表整数位置的可用亮度样本,而标有bi,j,hi,j和ji,j的其他位置代表半像素位置的样本,需要从整数位插值 - 位置样本。在HEVC中,使用均匀的8抽头DCTIF导出这三个位置。考虑到整数和半像素样本之间的位置关系,我们建议训练三个CNN模型来执行水平半像素的插值,垂直半像素和对角半像素样本。即,我们训练CNNIF H,CNNIF V和CNNIF D,分别用于bi,j,hi,j和ji,j的插值。在监督深度学习中存储丰富的训练数据非常重要。然而,在这种分数插值任务中,我们无法获得训练的真实基础真值,即实际上不存在分数样本。没有事实,就不可能完成培训任务,更不用说期望视频编码的性能提升。为了克服这一矛盾,我们在这项工作中设计了一种生成训练数据的方法

    B.网络架构
    在这项工作中,我们在[10]中重用现有的超分辨率卷积神经网络(SRCNN)来执行半像素插值任务。 图2描绘了SRCNN的结构.SRCNN由三个卷积层组成。 输出
    第i层(i = 1,2)的结果是前一层的线性变换,然后是整流线性单元(ReLU)[13]的结果,该过程可表示为:

     

    第一层用于补丁提取和表示,从低分辨率图像中提取特征。 这里,W1的尺寸为9×9×64,B1是64维矢量。
    •第二层可视为非线性映射,可将低分辨率图像的特征转换为高分辨率的特征。 这里,W2的尺寸为1×1×32
    B2是32维向量。
    •W3尺寸为5×5×1的第三层用于从高分辨率特征中恢复高分辨率图像

    在超分辨率任务中,首先使用双三次插值将低分辨率图像放大到所需大小,表示为Y. 目标是恢复图像F(Y)尽可能与地面图像X相似。在我们的分数插值任务中,网络的输入是由整数位置像素组成的图像,由Yint表示,并且 输出是分数位置Fh的插值图像,其与输入图像具有相同的大小: 

    如果我们简单地将超分辨率重用于分数样本插值,则不能保证整数位置样本是相同的。 我们的实验结果也表明简单的重用效果不佳。 

     

    C.培训数据的推导
    训练数据的推导分两步进行:
    •使用低通滤波器模糊训练图像。
    •分别为CNNIF H,CNNIF V和CNNIF D提取输入和标签。
    1)图像模糊:与图像超分辨率一样,分数插值也是一个不适定的问题。训练CNN进行分数插值的最困难的问题之一是没有地面实况,因为分数像素不可用。如果我们没有真相,那么训练CNN是不可行的。
    数字图像的生成是从模拟信号中采样的过程,其实质上是低通滤波然后抽取的过程。因此,类似于数字图像的推导,我们建议首先使用低通滤波器模拟训练图像以模拟采样过程。并且直观地说,该操作可以增加相邻像素之间的相关性,因此两个相邻像素之间的关系更像是整数和半像素样本之间的关系。
    2)数据提取:在模糊训练图像之后,图像的相邻像素之间的相关性更像是整数和半像素之间的相关性。图3显示了提取训练输入和标签的过程。相位零的像素(图中的红点)被提取作为CNN的输入图像并被视为整数像素。第一相(黑点)的像素用作水平半像素。类似地,相位2和相位3(绿色和紫色点)的像素分别用作垂直和对角半像素。值得注意的是,在重建先前编码的帧时执行分数插值。对于有损视频编码,尤其是对于高量化参数(QP),将引入显着的重建误差,因此插值精度将恶化。为了校正这一点,首先通过HEVC帧内编码对相位零的像素(图3中的红点)进行编码和重建,并且将重建结果用作CNNIF的输入。换句话说,我们希望CNNIF从压缩的整数像素生成半像素像素。到目前为止,我们已经生成了三个CNN模型的训练数据,用于半像素插值。使用图3中所示的对(输入,水平半像素),(输入,垂直半像素)和(输入,对角半像素)作为CNNIF H,CNNIF V和CNNIF D的训练数据,分别。 

    D.培训方法
    在此任务中,以相同的方式训练三个CNN模型,并且使用具有反向传播的随机梯度下降来优化损失函数。 CNN的训练实际上是调整参数集Θ的过程,即SRCNN的(W1,W2,W3,B1,B2,B3),以最小化训练集上的损失函数。 设F表示CNNIF的输出,标签表示为。 在这里,我们使用欧几里德距离作为损失函数:

    III。实验
    A.培训阶段
    我们使用深度学习框架Caffe [14]在NVIDIA Tesla K40C图形处理单元(GPU)上训练CNNIF。我们使用的训练集与[11]中的训练集相同,后者是400个自然图像的集合。使用图3中描绘的方法处理所有图像,之后我们有400个子图像作为输入,1200个子图像用于标签(每个CNNIF有400个子图像)。在该实现中,作为输入的每个子图像通过HEVC帧内编码在四个不同的QP压缩:22,27,32和37.对于每个QP和每个半像素位置,训练单独的网络。因此,我们最终培训了12个CNNIF。在压缩过程中,将根据切片QP和相应的半像素位置选择CNNIF。将考虑22,27,32和37中与当前切片QP最接近的QP。
    B.与HEVC基线的比较所提出的方法基于HEVC参考软件HM16.7来实现。目前,只有亮度分量的半像素内插过程被CNNIF取代。在HEVC通用测试条件下的实验中测试低延迟P(LDP)配置。 BDrate用于测量速率 - 失真(RD)性能。
    实验结果总结在表I中。可以观察到,所提出的方法平均实现了0.9%的BDrate降低。对于测试序列BQTerrace,对于Y,U,V,BD率降低可高达3.2%,1.6%,1.6%
    组件,分别。由于色度分量的分数插值仍然是DCTIF,因此色度分量的性能不显着。在未来的工作中,我们将为色度分量训练CNN模型

     

    C.与超分辨率的比较
    我们还将我们提出的方法与超分辨率方法进行了比较。 作为锚点,通过预训练的SRCNN模型[15]将重建的帧放大到较大的帧,因子为2.从放大的帧中,使用第一阶段,第二阶段和第三阶段像素作为 内插半像素样本。 我们将这种锚定方法集成到HM 16.7中。 表II显示了与HEVC基线相比的锚定方法的HEVC测试序列C类和D类的结果。 可以观察到所有序列都遭受显着损失。 对于测试序列BQSquare,亮度分量的损失可高达8.2%。 因此,尽管分数插值和图像超分辨率之间存在相似性,但它们确实不是同一个任务,并且直接将超分辨率方法应用于分数插值并不具有吸引力,正如实验结果验证的那样。

    IV。 结论
    本文提出了一种基于卷积神经网络的分数插值方法,用于HEVC中的帧间预测。 我们使用现有的SRCNN结构,但重新训练插值CNN模型用于亮度分量的三个半像素位置。 提出了一种模糊,然后提取方法来生成训练数据,尤其是丢失的标签。 实验结果表明,所提出的CNNIF可以节省0.9%的比特率。 我们的进一步工作将集中在两个方面。
    首先,设计一种更适合插值任务的更有效的网络架构。 其次,我们将研究如何为训练生成更好的标签,尤其是四分之一像素插值。 

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    数码相机通过插值扩展像素是怎样实现的?如何理解“插值”的含义.答:插值,这个概念的提出也不是一天、两天的了,如果有人对你说什么“重置样本”,你或许还是不理解,其实所谓的“插值”,用比较通俗的话说,就是“在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法”,或者说,它只是用数学公式计算丢失像素的色彩。数码相机的插值是指将数码相机中的感光器件所形成的实际像素,通过相机中内置的软件,根据实际感光影像的像素,按照一定的运算方法进行计算,产生出新的像素点,并将其插入到原来像素附近的空隙处,从而产生出增加了像素总量和增大了像素密度的影像的方法。  插值的数量,一般少一点的要插入原来有效像素的三分之一,比如天翰科技推出的F21L相机,其有效像素为310万,经过软件插值后,最高分辨率可达410万。又如清华紫光的Q8相机,其有效像素为334万,插值后可达410万。那些插入量大的相机,要插入原来有效像素的一倍,如富士的F401,有效像素为210万,插值后为400万,其F410相机,有效像素为310万,插值后为603万。  由于不同的数码相机采用的插值种类不同,插值所使用的算法不同,以及插入像素的数量不一样,所获得的效果也不同.至于含义,你大可以理解为,是一种炒作,不必认真,也不要寄于太多希望,寒食硬件直接实现的效果是最棒的!电子数码怎样用matlab插值得到函数表达式。怎么办?答:“x=[1:1:10];

    y=[2:2:20];

    pp=interp1(x,y,‘spline‘,‘pp‘)

    breaks=pp.breaks

    coefs=pp.coefs

    说明:

    interp1得到的函数其实是分段函数。

    函数的全部信息全部都在pp里

    让我们看一下其breaks分量和coefs分量,他们蕴含着函数表达式,具体涵义如下:

    假设coefs的第i行为abcd,breaks的第i和i1个元素为m和n

    那么在区间[m,n]的函数表达式就是a(x-m)^3b(x-m)^2c(x-m)d

    下边是例子

    coefs第一行是[0022],breaks前2个元素是1和2

    就代表在区间[1,2]的函数表达式是2(x-1)2

    ______________________

    pp=interp1(x,y,‘spline‘,‘pp‘)

    不是pp=interp1(x,y,x1,‘spline‘,‘pp‘)

    x1别,得到的是蕴含了分段多项式函数的结构pp。

    你要直接得到在x1处的值,直接就y1=interp1(x,y,x1,‘spline‘)就可以了,别‘pp‘。“电脑/网络matlab怎样让曲面变成光滑,插值答:1、使用matlab新版本中的插件Surface fittingtoolbox,内部提供曲面光滑工具。2、插值法,减小变化值之间的突变。用已知的离散因变量的值来估计未知的中间插值。3、还可以平滑平均等多种方法。电脑/网络Z8P热门手游下载_好玩的手机游戏下载-BOBY手游网

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