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图像下采样有什么缺点?
zhao_yanping
2011-05-24 09:50:37
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图像下采样有什么缺点?
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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。
python
图像
下
采样
_
图像
的上
采样
(upsampling)与下
采样
(subsampled)
本文介绍了
图像
的上
采样
和下
采样
概念,包括缩放
图像
的目的和不同
采样
方法,如最邻近元法、双线性内插法和三次内插法。下
采样
通过取平均值来减小
图像
尺寸,上
采样
则通过插值算法增加
图像
细节。各种插值方法各有优
缺点
,适用于不同的应用场景。
图像
的下
采样
、上
采样
及插值分类
博客介绍了
图像
采样
,包括下
采样
和上
采样
的原理。下
采样
用于适配显示区域和生成缩略图,上
采样
主要是放大
图像
。还阐述了插值算法分类,如传统插值、基于边缘的插值和基于区域的插值,并分析了各类插值算法的原理、优
缺点
及处理方式。
聊聊下
采样
技术
本文介绍了下
采样
技术,通过音乐会录音、画画等比喻生动解释其概念。阐述了下
采样
在
图像
处理中的步骤、影响,还给出游戏中的应用案例。同时详细讲解了多种纹理下
采样
算法,如简单取样、双线性插值等,分析了高斯模糊结合下
采样
和双线性插值的优
缺点
。
上
采样
下
采样
本文详细介绍了
图像
处理中的下
采样
与上
采样
技术,包括池化、最大值
采样
、平均值
采样
等下
采样
方法,以及基于传统、边缘和区域的上
采样
插值算法。探讨了各种方法在
图像
质量和信息保留方面的优
缺点
。
下
采样
和上
采样
本文介绍了卷积神经网络中的下
采样
与上
采样
技术,包括它们的作用、常见方式及其优
缺点
。下
采样
有助于减少计算量并增大感受野,而上
采样
则用于恢复
图像
尺寸以进行后续处理。
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