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  • 采样下采样

    万次阅读 多人点赞 2018-12-15 23:31:05
    其实,上采样下采样都是对数字信号进行重采,重采的采样率与原来获得该数字信号(比如从模拟信号采样而来)的采样率比较,大于原信号的称为上采样,小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。 下采样的...

    通常所说的采样指的是下采样,也就是对信号的抽取。其实,上采样和下采样都是对数字信号进行重采,重采的采样率与原来获得该数字信号(比如从模拟信号采样而来)的采样率比较,大于原信号的称为上采样,小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。

    下采样的定义:对于一个样值序列间隔几个样值取样一次,这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取,是多速率信号处理中的基本内容之一。

    上采样是下采样的逆过程,也称增取样(Upsampling)或内插(Interpolating) [1]  。增取样在频分多路复用中的应用是一个很好的例子。如果这些序列原先是以奈奎斯特频率对连续时间信号取样得到的,那么在进行频分多路利用之前必须对它们进行上采样。

     缩小图像(或称为下采样(subsampled)降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。

    放大图像(或称为上采样(upsampling)图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

    对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。

     下采样原理:对于一副图像I尺寸为M*N,对起进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然,s应该是M和N的公约数才可以,如果考虑是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像编程一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值。

    上采样原理:图像放大几乎都是采用内插值方法,即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。

    插值算法还包括了传统插值,基于边缘图像的插值,还有基于区域的图像插值。

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  • 图像上采样和图像下采样

    千次阅读 2018-05-07 16:36:44
    参考: ... ... 一种基于图像边缘的插值算法.韩萍 1. 图像下采样和上采样的概念 无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现,而这些操作在使用到图像...

    参考:
    https://www.cnblogs.com/han1ning1/p/6924404.html
    https://blog.csdn.net/ccblogger/article/details/72875497
    一种基于图像边缘的插值算法.韩萍
    #1. 图像下采样和上采样的概念#
    无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现,而这些操作在使用到图像金字塔的算法中,必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是,当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸,得到的结果就是原图像的低频成分了。
    下面简要介绍2者的概念。

    1.1 图像下采样

    图像下采样(subsampled)可以通俗地理解成缩小图像,又称为降采样(downsampled)。其目的有两个:1)使得图像符合显示区域的大小;2)生成对应图像的缩略图。
    ##1.2 图像上采样 ##
    图像上采样(upsampling)就是放大图像,也可以将之称为图像插值(interpolating),其主要目的是放大原图,从而使得图像可以显示在更高分辨率的显示设备上。
    #2 . 原理#

    2.1 下采样原理

    为了说清下采样,我们举个例子。假设我们有一幅图像Img,其大小为M*N,并且我们想对该图像进行s倍下采样,即使图像缩小s倍,这里要在长宽上同时缩小s倍。那么最终得到的下采样图像(结果图像)的大小就为(M/s)×(N/s)。至于究竟如何使得图像转为(M/s)×(N/s)大小的,这里提供2种方法。如下:

    img = imread('lena.tif');
    [height,width,~]  =size(img);
    % 使用2种方法进行下采样
    sub_1 = img(1:2:end,1:2:end)
    sub_2 = imresize(img,[height/2,width/2],'bilinear');
    

    2.2 上采样原理

    图像上采样几乎都是采用内插值方法,即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。
    具体来说,因为图像上采样是放大图像的,那么该过程必然会产生一些像素点,而这些像素点原本是不存在的。这样就引出了一个问题,这些新的像素点的像素值应该如何确定?内插值算法就是为了计算这些新生像素点的像素值而存在的。
    在文献《图像插值技术综述》中简略的将插值算法分为传统插值、 基于边缘的插值和基于区域的插值3类。
    接下来就分别简要叙述一下这3类算法。

    2.2.1 传统插值算法###

    最经典的插值方法有最近邻插值、双线性插值、双三次插值,为了克服传统插值的平滑效应,又出现了基于边缘的图像插值算法和基于对象的图像插值算法。
    ####最近邻插值####
    最近邻插值是取采样点周围四个相邻像素点中距离最近的一个邻点的灰度值作为该点灰度值的方法。最近邻插值算法速度最快,但会产生明显锯齿和马赛克现象。
    ####双线性插值####
    双线性插值利用周围四个邻点的灰度值在两个方向上做线性插值得到采样点的灰度值。这种方法在很大程度上消除了锯齿现象,但在边缘上变得较为模糊
    ####三线性插值####
    双三次插值不仅考虑四个邻点灰度值,还考虑各邻点间的灰度值变化率的影响。是双线性插值的改进算法。和前两种经典插值方法相比,可以取得较好的插值效果。但仍具有低通滤波性,会损失插值图像的高频部分,因而使图像边缘模糊。

    2.2.2 基于边缘的图像插值算法###

    传统的插值方法虽然方法简单快速,但由于它们具有低通滤波的作用,往往造成图像边缘轮廓模糊。针对传统方法的优缺点,不同的学者提出了很多基于图像边缘的插值方法。这类插值方法的基本观点是:在非边缘区域,用传统的图像插值方法效果已经很好,且处理速度快、计算量小,因而在非边缘区域采用传统的插值方法;而在图像的边缘区域,采用特殊的插值方法,以增强边缘,有效保存了图像的细节。

    2.2.1 基于区域的图像插值算法###

    首先将原始低分辨率图像分割成不同区域,然后将插值点映射到低分辨率图像, 判断其所属区域, 最后根据插值点的邻域像素设计不同的插值公式, 计算插值点的值。

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  • 深度学习中的下采样

    千次阅读 2019-08-30 16:53:06
    采样层是使用池化 (pooling) 的相关技术来实现的,目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些,还有保持旋转、平移、伸缩不变形等。 采样有最大值采样,平均值...

    采样层是使用池化 (pooling) 的相关技术来实现的,目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些,还有保持旋转、平移、伸缩不变形等。
    采样有最大值采样,平均值采样,求和区域采样和随机区域采样等。池化也是这样的,比如最大值池化,平均值池化,随机池化,求和区域池化等。

    池化操作是在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作,一般在卷积层后面都会接一个池化操作,但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling,很少使用average-pooling,这对我们平时设计模型时确实有比较重要的参考作用。

    通常来讲,max-pooling的效果更好,虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样,但是max-pooling感觉更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更好的特征,提供了非线性,根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:(1)邻域大小受限造成的估计值方差增大;(2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移。一般来说,average-pooling能减小第一种误差,更多的保留图像的背景信息,max-pooling能减小第二种误差,更多的保留纹理信息。average-pooling更强调对整体特征信息进行一层下采样,在减少参数维度的贡献上更大一点,更多的体现在信息的完整传递这个维度上,在一个很大很有代表性的模型中,比如说DenseNet中的模块之间的连接大多采用average-pooling,在减少维度的同时,更有利信息传递到下一个模块进行特征提取。

    但是average-pooling在全局平均池化操作中应用也比较广,在ResNet和Inception结构中最后一层都使用了平均池化。有的时候在模型接近分类器的末端使用全局平均池化还可以代替Flatten操作,使输入数据变成一位向量


    https://www.jianshu.com/p/f15ad28ce3d1

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  • 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 上采样的原理: 图像放大几乎都是采用内插值方法,即在原有图像像素的基础上在...

    一、上采样

    放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

    上采样的原理
    图像放大几乎都是采用内插值方法,即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。

    二、下采样

    缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:
    1、使得图像符合显示区域的大小;
    2、生成对应图像的缩略图。

    对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。

    下采样原理:
    对于一幅图像I尺寸为M*N,对其进行 s 倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像,当然 s 应该是 M和N 的公约数才行,如果考虑的是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值。

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  • Pytorch:上采样下采样

    千次阅读 2021-01-18 17:55:23
    缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating)...
  • 图像的上采样下采样

    千次阅读 2020-02-01 22:41:26
    采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的,而上采样下采样是对与单张图片来说的。 欠采样(undersampling): 当数据不平衡的时,比如样本标签1有10000个数据,样本标签0有6000个数据时,为了保持样本数目的平衡...
  • python 下采样和上采样

    千次阅读 2020-10-28 16:23:27
    由于工作数据量较大,训练模型很少直接单机python,一般都采用SparkML,最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下,先写个上下采样,最终目的是为了让正负样本达到均衡(有人问:正负样本必须是1:1吗?...
  •   或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled),主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像   或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating),...
  • 图像下采样和上采样

    2019-04-10 00:37:46
    转自:...缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling...
  • 在进行图像处理的 过程中,我们常常会遇到上采样下采样的问题,很奇怪的是经过两种采样方式,我们的图像似乎都变小了,因此很多人常常将他们混为一谈,今天我们就来说说什么是上采样下采样。 上采样 即放大图像...
  • 图像语义分割中的上采样下采样1. 下采样和上采样的基本概念 最近在看到一篇论文中用到了transposed convolution,并出现了upsampling等概念,表示很迷。那么什么是upsampling ? 1. 下采样和上采样的基本概念 ...
  • 采样,下采样,池化

    万次阅读 2019-04-19 16:42:40
    缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating)...
  • 采样 下采样

    千次阅读 2019-03-02 22:14:24
    转自:http://baike.baidu.com/view/3038019.htm和http://blog.sina.com.cn/s/blog_672c5a470100pmj6.html 注意:下采样与池化可以有所不同,基本原理是一样的。...采样层是使用 pooling的相关技术来实现的,目的...
  • 常用的下采样方法

    千次阅读 2020-05-25 11:32:37
    解决数据分布不均衡的下采样目的就从多数集中选出一部分数据与少数集重新组合成一个新的数据集。那么如何在多数集中选出这样的数据呢? 1. 随机下采样 随机欠采样的思想同样比较简单,就是从多数类样本中随机选取...
  • 采样 概念 上采样(upsampling):又名放大图像、图像插值; 主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上; 上采样有3种常见的方法:双线性插值(bilinear),反卷积(Transposed ...下采样 概念
  • CNN真的需要下采样(上采样)吗?

    千次阅读 2020-02-07 09:03:00
    背景介绍在常见的卷积神经网络中,采样几乎无处不在,以前是max_pooling,现在是strided卷积。以vgg网络为例,里面使用到了相当多的max_pooling输入侧在左面(下面是...
  • 采样,重采样下采样,降采样

    千次阅读 2019-10-11 20:05:56
    1.上采样就是重采样也就是放大图像,通常使用的目的是 (1)使图片达到更高的分辨率 (2)再经过pooling后上采样可以放大信息,循环迭代可以不断增强有用信息 2. 上采样原理:图像放大几乎都是采用内插值方法,即在...
  • 采样下采样 与 上采样

    千次阅读 2018-04-24 21:03:00
    缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个: 使得图像符合显示区域的大小; 生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))...
  • 图像的上采样(upsampling)与下采样(subsampled)

    万次阅读 多人点赞 2017-11-05 18:34:04
    参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 ...  缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成
  • 缩小图像:或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled) 主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像:或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating) ...
  • 下采样插件 添加一名作者 特别感谢:和 这个插件用于在渲染图表之前对数据进行下采样目的是尝试使用相当少的数据点保留原始线的视觉特征。 该插件中使用的算法(称为Largest-Triangle-Three-Buckets )在 ...
  • 重新缩放操作按给定的缩放因子调整图像的大小。...降级的目的是使用整数因子对n维图像进行下采样,该整数因子使用大小因子的每个块的元素上的局部平均值作为函数参数给出。 import matplo..
  • 采样下采样

    千次阅读 2021-03-11 12:42:58
    缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating)...
  • 采样,过采样,欠采样,子采样下采样 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b146a9c0100sg57.html 降采样:2048HZ对信号来说是过采样了,事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理),所以可以对过采样...
  • 采样: 2048HZ对信号来说是过采样了,事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理),所以可   以对过采样的信号作抽取,即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止,或者不存在300HZ的...
  • 采样亦称“’下采样”,过采样亦称“上采样”,欠采样基去除一些反例使得正反例数目接近,然后再学习。过采样即增加一些正例使得正反例数目接近,然后再学习。 ...
  • 图像处理之下采样

    千次阅读 2020-03-21 23:28:02
    下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的目的有: 1、使得图像符合显示区域的大小; 2、生成对应图像的缩略图; 3、处理大型图像减少运算量。 下采样实现 两种方式: 方法一,for循环隔行隔列循环遍历每一...

空空如也

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下采样的目的