누구나 이러한 스케일링 알고리즘의 차이점을 설명해 줄 수 있습니까? 즉, 어떤 사람은 이러한 스케일링 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?
bicubic
bilinear
box
data dependent triangulation
nearest neighbor
약간 큰 픽셀이있는 큰 2 비트 이미지가 있는데, 다른 알고리즘을 사용하여 업 샘플링 (또는 그 반대로)하여 다운 샘플링하여 사용할 수있는 스케일링 알고리즘을 알고 싶습니다.
바이 큐빅 바이 큐빅 (Bicubic)은 사용될 보간 유형입니다. 알려진 픽셀에 3 차 다항식을 맞추려고합니다. 이 다항식은 미지의 픽셀의 색을 계산하는 데 사용됩니다.
입방 다항식은 매끄러운 색상 변경의 장점이 있지만, 다른 모든 것을 계산하는 것이 훨씬 어렵습니다.
이중 선형 동일한 선형 변화를 가정한다는 점을 제외하고는 쌍 선형 보간을 사용합니다. 색상 변경은 bicubic 보간만큼 매끄럽지 않지만 계산하는 것이 훨씬 쉽습니다.
박스 나는 확실히 모르겠다. 그러나 그들은 단지 왼쪽 상단에 알려진 픽셀의 픽셀 값을 사용한다고 가정한다. 이것은 매우 pixelated 이미지로 이어질 것입니다.
가장 가까운 이웃 모든 알 수없는 픽셀은 가장 가까운 알려진 픽셀의 색을 가져옵니다. 매우 픽셀 화 된 이미지로 이어져야합니다.
이것은 말했다. 모든 방법에는 장단점이 있으며 결과는 업 샘플링의 규모에 따라 크게 달라집니다.