我不清楚图像处理中重采样和插值之间的区别。如果我有一个 geotiff 并且我想提高它的分辨率,我应该使用最近邻居等重采样方法,对吗?例如,我找到了 gdalwarp 函数来执行此操作。
那么插值方法,即克里金法呢?如果我的数据不是均匀分布的会更好吗?如果我还想考虑数字高程模型来校正我的图像怎么办?非常感谢您的帮助,很抱歉造成混淆。
劳拉
我不清楚图像处理中重采样和插值之间的区别。如果我有一个 geotiff 并且我想提高它的分辨率,我应该使用最近邻居等重采样方法,对吗?例如,我找到了 gdalwarp 函数来执行此操作。
那么插值方法,即克里金法呢?如果我的数据不是均匀分布的会更好吗?如果我还想考虑数字高程模型来校正我的图像怎么办?非常感谢您的帮助,很抱歉造成混淆。
劳拉
插值和重采样之间存在一些关系。
重采样意味着改变一组样本的采样率。在图像的情况下,这些是在图像中每个像素坐标处采样的像素值。在音频的情况下,这些是在每个时间点采样的幅度值。
重采样用于增加采样率(使图像变大)或降低采样率(使图像变小)。插值是计算样本点之间的值的过程。
因此,如果您对图像重新采样,则可以使用插值来完成。有很多插值方法 - 最近邻、线性、三次、lanczos 等。每种方法都有不同的质量/性能。
如果降低采样率,则会出现混叠。这是您尝试表示新(较低)采样率无法表示的频率的地方。通常重采样还会包含过滤(不是插值)以避免混叠。
如果将图像的大小加倍,则每隔一个像素就会出现间隙。使用插值可以填补这些空白。如果您将图像的大小增加或减小一些小数,您将在源图像中查找在调整大小时位于小数像素位置的插值。
克里金法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 - 您不会向它添加任何新信息。
最近邻、线性、三次、lanczos 等不是重采样方法(不是插值方法)?
重采样用于使图像变大或减小它使图像变小。好的。我们同意。但是像素只是重复(在较大图像的情况下),是否正确?如果是:不采用插值过程进行重采样,因为插值用于创建以前不存在的新值(如克里金法)。如果是:我不明白“如果你重新采样图像,你可以使用插值来做到这一点。” 重采样:我的图像中有所有要点,我只加倍。插值:我想估计测量值之间的值。这是对的吗?斯特凡诺