Bikubische Interpolation beim Skalieren von Rastergrafiken
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Kennt jemand Bücher/Tutorials in denen ich mehr über das Thema
Bikubische Interpolation beim Skalieren von Rastergrafiken finde?
ich habe auch von einer so genannten Spline Interpolation gehört die beim Skalieren ihren Einsatz findet - kennt jemand Literatur dazu?
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Nimm 4 Pixel in jede Richtung, löse damit die Gleichung
y(x) = a*x^3 + b*x^2 + c*x + d nach a, b, c und d.
Dann kannst du jeden Zwischenwert erhalten, in dem du beliebige x einsetzt.
Dann interpolierst du noch zwischen den beiden Richtungen und fertig ist der neue Pixel.Das war jetz die Literatur darüber in Kurzform
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woher weißt du das?
wo kann ich das nachlesen? ist doch nicht einfach so vom Himmel gefallen
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Schule, Kurvendiskussion, Kubische Kurven, ein bisschen Grundwissen über Interpolation (hab mich mal etwas mit Splines beschäftigt), der Rest ist Schlussfolgerung.
KA wo man das nachlesen kann, aber Google weis alles. Und Wikipedia.
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Sagen wir ich hab ein Quellbild mit 50*50 Pixeln - nun will ich dieses auf 100*100 Pixel hochskalieren und damit mein "Zielbild" erhalten
jetzt geh ich her und sage der Pixel im Zielbild an der stelle (x,y) erhält die Farbe...? welche 16 Pixel soll ich jetzt nehmen?
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danke! hab schon ne zeit gesucht und einige bucher durchsucht aber komischer weiße nichts davon gefunden
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Ok, fein das ich helfen konnte.
Hast du schon den Unterschied zwischen Spline und Normaler Cubic Interpolation gefunden?
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mit Interpolationskurven, Splines & Co hab ich noch keine Erfahrung was der unterschied zwischen kubischen Splines und B-Splines ist weiß ich (noch ;))nicht
mir stellt sich auch wieder die Frage wie ich hier Randpunkte behandeln soll - einfach mit Nearest Point ermitteln?
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hab jetzt mal den algo nachprogrammiert:
http://turing.fh-landshut.de/~jamann/bicubic.PNGich habe gleiches mal mit Photoshop getestet - liefert aber ein anderes Ergebnis
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Bei klassischen kubischen Splines wird als Bedingung gesetzt, dass Krümmung und Steigung an den Stützpunkten jeweils gleich sind, und dass die Krümmung an den Endpunkten 0 ist. Sie haben den Nachteil, dass sich die Änderung eines Punktes auf den gesamten Spline auswirkt.
Bei B-Splines wiren sich Änderungen nur lokal aus.Photoschop verwendet vielleicht Splines und vielleicht kommt dadurch mehr Schärfungseffekt zustande.
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ChockoCookie schrieb:
Photoschop verwendet vielleicht Splines und vielleicht kommt dadurch mehr Schärfungseffekt zustande.
kubische oder B ;)?
du meinst sicherlich kubische Splines... mmh... MS Office Photo liefert ähnliche Ergebnisse wie Photoshop
ich hab mir gedacht das die einfach nicht 16 Pixel verwenden sondern einfach nur 2*2 Pixel oder so, je nachdem wie groß/klein der Skalierungsfaktor ist
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hab noch ein paar vergleichsbilder gemacht:
http://turing.fh-landshut.de/~jamann/bicubic.PNG
momentan interessiert mich nur eine fertige formel für die Bikubische Methode
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Vertexwahn schrieb:
kubische oder B ;)?
Das dürfte am Ergebnis nicht wahnsinnig viel ändern, schätze ich.
Vertexwahn schrieb:
ich hab mir gedacht das die einfach nicht 16 Pixel verwenden sondern einfach nur 2*2 Pixel oder so, je nachdem wie groß/klein der Skalierungsfaktor ist
Das wäre dann bilineares Filtering. Damit wird allerdings das Bild weichgezeichnet, im Gegensatz zum bikubischen Filtern, welches schärft.
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Das wäre dann bilineares Filtering.
ist das eine nicht liniear und das andere nicht kubisch?
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Wenn man 2x2 Pixel nimmt, muss das bilinear sein weil in beide Richtungen linear. Kann gar nicht kubisch sein, wo nimmst du die Informationen her um ein kubisches Polynom zu lösen?
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wenn ich splines höre, denke ich immer an etwas kurviges - aber wenn nur zwei Stützpunkte da sind, dann werden die anscheinend einfach mit ner Geraden verbunden - dachte da wird dann halt irgendwie was kurviges durchgelegt
ich sehe es ja schon ein - ich muss mal wieder mein Mathematik buch ausgraben
