图像下采样有什么缺点？

zhao_yanping 2011-05-24 09:50:37
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flm007 2011-08-02
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按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。
均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。
非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。
非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。
常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。
图像上采样和图像下采样
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...
池化（下采样）是什么？图像池化与卷积的区别, my write
首先，介绍一下什么是卷积神经网络。它是使用卷积层（Convolutional layers）的神经网络，基于卷积的数学运算。卷积层由一组滤波器组成，滤波器可以视为二维数字矩阵。这是一个示例3x3滤波器：我们可以将滤波器与输入图像进行卷积来产生输出图像，那么什么是卷积操作呢？具体的步骤如下：1、在图像的某个位置上覆盖滤波器；2、将滤波器中的值与图像中的对应像素的值相乘；3、把上面的乘积加起来，得到的和是输出图像中目标像素的值；4、对图像的所有位置重复此操作。
上采样和下采样（笔记，自用）
上采样和下采样 问题：图像分割为什么要采样？传统的方法是在原有的图像上直接进行处理，会保留很多图片的细节，为什么现在的方法要先下采样再上采样，是否多此一举？ 个人理解：如果像传统方法一样在原图像上对每个像素进行操作，那么会受到图像上面很多噪声的干扰，而下采样则是提取图片特征的手段，在下采样的过程中图片尺寸会越来越小，图片变成类似“热图”一样，这个过程中就将噪声过滤掉了，所以我们需要下采样。下采样过后我们需要输出一个和原本图片相同大小的图片，所以需要上采样才做来恢复图片尺寸。把抽象出来的特征图还原放大。 另外
图像的上采样与下采样
上采样： 别名：放大图像，也叫图像插值。 目的：放大原图，从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 缺点：会对图像的质量造成影响，并没有带来更多的信息。 方法： 内插值。插值方法有很多，比如均值，中值，最近邻。通过这种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。 反卷积。即通过转置卷积核的方法来实现卷积的逆过程。 反池化。在池化过程，比如max-pooling时，要记录下每个元素对应kernel中的坐标。反池化时即将每一个元素根据坐标填写，其余位置补0。 下采样： 别名：缩小图像
上采样（放大图像）和下采样（缩小图像）（最邻近插值和双线性插值的理解和实现）
上采样和下采样 什么是上采样和下采样？ • 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。 • 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。 注意： 如果想放大一个图片或者一个图片，应该想到，当图片放大或缩小的时候，会增加或者减少像素点。比如说原来200×200的图片，要是想变成400×4
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