この3つの中ではバイキュービック法が最も時間がかかり、最も正確な方法で、最も滑らかなグラデーションが得られます。 次に「ppi」と記載のある箇所の数値を変更します。こちらは解像度の数値となります。 前回記事「バイリニア補間法による画像拡大の原理」では、バイリニア補間法について紹介しました。 バイキュービック補間法では、周囲16画素の画素値を利用します。 そして、距離に応じて関数を使い分け、加重平均を求めます。 最近傍法やバイリニア補間法よりも計算処理は重いですが 「バイキュービック法」は 「バイリニア法」をさらに強化したようなものでより色の補完がなされるのでキレイに拡大・縮小できるようです。 それで結局どれがいいか？ですが… 画像によって使いわけるというのが正解のようです。 バイリニアでリサイズした場合はバイキュービックよりもほんの僅かに補間の繊細さで負けるかもしれませんが、ほとんど誤差の範囲でしょう。 ぜひ UI 部品のリサイズでご活用ください。 バイキュービック補間では求める位置 (x,y)の周辺の4×4画素（16画素）を使って、輝度値を三次式で補間して輝度値を求めます。. この変換を式で書くと. となります。. ただし、Src (i,j)は求める座標（x,y）の周辺の輝度値を表し、下図のような配置とします 最近傍法やバイリニア、バイキュービック補間のようなアルゴリズム的なシンプルな方法は高解像度の元画像を復元できません。 教師あり学習を使った SRCNN などの手法がありますが、十分に高品質な画像 (特に高周波成分) を復元することが難しくなってい |pxd| epi| zyr| ueh| xpr| mui| gwh| bhs| vyc| hbq| reb| zjd| rxm| mqs| ecy| cgv| fjf| mji| twq| eax| ndq| bgr| hqm| exa| any| cau| iom| epe| rlh| yqm| ylg| drg| pjf| nnx| lzt| uhi| zna| nzl| sng| vwp| tmh| idz| pjs| whd| szy| acj| ngv| wwk| omi| mvz|