我不太清楚图像处理中重采样和插值之间的区别。如果我有一个地理TIFF文件并且想要提高其分辨率,我应该使用最近邻等重采样方法吗?例如,我发现gdalwarp函数可以实现这一点。
对于插值方法,例如Kriging,如果我的数据不是均匀分布的,那么这种方法更好吗?如果我还想考虑数字高程模型来矫正我的图像呢?
非常感谢您的帮助,对造成的困扰表示抱歉。
Laura
我不太清楚图像处理中重采样和插值之间的区别。如果我有一个地理TIFF文件并且想要提高其分辨率,我应该使用最近邻等重采样方法吗?例如,我发现gdalwarp函数可以实现这一点。
对于插值方法,例如Kriging,如果我的数据不是均匀分布的,那么这种方法更好吗?如果我还想考虑数字高程模型来矫正我的图像呢?
非常感谢您的帮助,对造成的困扰表示抱歉。
Laura
插值和重采样之间存在一定关系。
重采样意味着改变一组样本的采样率。对于图像来说,这些是在图像中的每个像素坐标处取样的像素值。对于音频来说,这些是在每个时间点处取样的振幅值。
重采样用于增加采样率(使图像变大)或减少采样率(使图像变小)。
插值是计算采样点之间值的过程。
因此,如果您要重采样图像,则可以使用插值进行操作。有很多插值方法 - 最近邻、线性、立方、兰索斯等。每种方法都有不同的质量/性能。
如果您降低采样率,则可能会出现混叠问题。这是您尝试表示新(较低)采样率无法表示的频率的情况。通常,为了避免混叠,重采样还会包括滤波(这不是插值)。
如果您将图像大小加倍,您最终将在每隔一个像素处得到空白。使用插值可以填补这些空白。
如果您按某些分数调整图像的大小,则在调整大小时需要查找源图像中的插值值,这些值位于分数像素位置。
克里金插值通常用于插值地形而不是图像。
增加图像的分辨率不会改善它 - 您没有添加任何新信息。
最近邻、线性、立方、Lanczos等不是重采样方法(也不是插值方法)吗?
重采样用于将图像放大或缩小。好的,我们同意。但是像素只是复制品(在较大图像的情况下),这是正确的吗? 如果是: 没有采用插值过程来进行重采样,因为插值是用于在以前不存在数值的地方创建新值的(如克里金法)。 如果是: 我不明白“如果您重新采样图像,则可以使用插值来完成它。” 重新采样:我的图像中有所有点,我只是将其加倍。 插值:我想估计测量值之间的值。 这是正确的吗? Stefano