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    基于最鄰近插值算法的彩色圖像縮放
    資料類別
       電子電工畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))
    課程(專業(yè))
      電氣工程及其自動(dòng)化
    關(guān)鍵詞
      最鄰近插值|圖像縮放
    適用年級(jí)
      大學(xué)
    身份要求
      普通會(huì)員
    金 幣
      65 。金幣如何獲得?

    文件格式

      pdf
    文件大小
      1451K
    發(fā)布時(shí)間
      2010-11-06 17:45:00
    預(yù)覽文件
      無(wú)
    下載次數(shù)
      32
    發(fā)布人   kj008
     內(nèi)容簡(jiǎn)介:     畢業(yè)論文 基于最鄰近插值算法的彩色圖像縮放,共52頁(yè),附開(kāi)題報(bào)告、文獻(xiàn)綜述。
       摘要 為了精致觀測(cè)局部特征和粗略統(tǒng)觀全貌的需要,常常需要對(duì)圖像進(jìn)行放大和縮小處理。縮放幾何變換操作產(chǎn)生的圖像中的像素可能在原圖中找不到相應(yīng)的像素點(diǎn),這時(shí)候往往需要進(jìn)行插值運(yùn)算來(lái)計(jì)算出該點(diǎn)的像素值。本課題采用最鄰近插值算法實(shí)現(xiàn)彩色圖像的縮放操作。最鄰近插值算法是一種簡(jiǎn)單的插值算法,也稱為零階插值。它輸出的像素灰度值就等于距離它映射到的位置最近的輸入像素的灰度值。該算法簡(jiǎn)單快捷,適合應(yīng)用于對(duì)圖像變換像素質(zhì)量要求不是很高的場(chǎng)合。本設(shè)計(jì)還對(duì)相關(guān)的插值算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的比較,并對(duì)圖像縮放進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析,可以了解各種算法的利弊,以選擇合適的算法實(shí)現(xiàn)縮放。通過(guò)設(shè)計(jì)工作,實(shí)現(xiàn)256×256的24BitTrueColor彩色圖像的動(dòng)態(tài)縮放比例參數(shù)的快速縮放。
       關(guān)鍵詞 最鄰近插值 圖像縮放 幾何變換 像素
      
       目 次
       1 引言…………………………………………………………………………1
       1.1 圖像處理技術(shù)概論………………………………………………………1
       1.2 本文研究?jī)?nèi)容……………………………………………………………4
       2 插值算法的研究……………………………………………………………4
       2.1 最鄰近插值………………………………………………………………4
       2.2 其他插值算法……………………………………………………………5
       2.3 插值算法總結(jié)……………………………………………………………6
       3 圖像縮放的研究……………………………………………………………6
       3.1 圖像的縮放………………………………………………………………6
       4 彩色圖像分析………………………………………………………………8
       4.1 視覺(jué)媒體…………………………………………………………………8
       4.2 BMP位圖文件……………………………………………………………11
       5 本文設(shè)計(jì)……………………………………………………………………15
       5.1 工作流程…………………………………………………………………15
       5.2 實(shí)現(xiàn)具體代碼……………………………………………………………15
       5.3 程序執(zhí)行效果……………………………………………………………22
       結(jié)論……………………………………………………………………………31
       致謝……………………………………………………………………………32
       參考文獻(xiàn)………………………………………………………………………33
       附錄A BMP文件的讀取代碼…………………………………………………34
       附錄B圖像的縮放代碼………………………………………………………38
       附錄 C圖像的插值代碼…………………………………………………………39

     相關(guān)說(shuō)明:
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