„Számítógépes látórendszerek - Ellenőrző kérdések: Javítás képtartományban” változatai közötti eltérés
| 100. sor: | 100. sor: | ||
== Milyen jellegű geometriai torzítások terhelhetik a képet? <br/>Ismertesse a perspektív illetve a radiális és tangenciális torzítás hatását és kezelésének módját. <br/>Hogyan tudjuk visszaállítani az eredeti arányokat egy ferde kamerával követett síkbeli képen? == | == Milyen jellegű geometriai torzítások terhelhetik a képet? <br/>Ismertesse a perspektív illetve a radiális és tangenciális torzítás hatását és kezelésének módját. <br/>Hogyan tudjuk visszaállítani az eredeti arányokat egy ferde kamerával követett síkbeli képen? == | ||
== Milyen interpolációs technikákat ismer? <br/>Ismertesse a legközelebbi szomszéd, a bilineáris és a biköbös interpolációs technikák alapelvét (képletek nem szükségesek). == | == Milyen interpolációs technikákat ismer? <br/>Ismertesse a legközelebbi szomszéd, a bilineáris és a biköbös interpolációs technikák alapelvét (képletek nem szükségesek). == | ||
Ebben az értelemben az adott mennyiségű képpontból nagyobb felbontású, több képpontot tartalmazó képet állítunk elő. Motiválhatja például a [http://en.wikipedia.org/wiki/Image_scaling kép nagyítás]ának igénye. | Ebben az értelemben az adott mennyiségű képpontból nagyobb (vagy kisebb) felbontású, több (vagy kevesebb) képpontot tartalmazó képet állítunk elő. Motiválhatja például a [http://en.wikipedia.org/wiki/Image_scaling kép nagyítás]ának igénye. Nagyításnál egyértelműen hiányzó információt pótolunk, kicsinyítéskor viszont a pixelek elhelyezkedésének változása miatt szükséges interpolálni (azonos képtartalmaz kevesebb adatponttal ábrázolunk). | ||
* '''[http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest-neighbor_interpolation Legközelebbi szomszéd]''': A nagyított kép egyes pixeleinek értékeit az alapján határozzuk meg, hogy melyik eredeti pixelhez vannak legközelebb, azzal tesszük őket egyenlővé. ''Pixeles'' képet eredményez. | * '''[http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest-neighbor_interpolation Legközelebbi szomszéd]''': A nagyított kép egyes pixeleinek értékeit az alapján határozzuk meg, hogy melyik eredeti pixelhez vannak legközelebb, azzal tesszük őket egyenlővé. ''Pixeles'' képet eredményez. | ||
* '''[http://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation Bilineáris]''': Az új pixelek értékét mindkét irányban lineárisan interpoláljuk (név innen), azaz egyenest illesztünk a két közeli eredeti pixel érték közé, és a keresett érték az egyenes pixelnek megfelelő helyén felvett értéke lesz. Az egyenesillesztést tehát a legközelebbi 4 pixel alapján hajtjuk végre. Furcsa ''artifact''-okat tud okozni, viszont nagyon gyors. | * '''[http://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation Bilineáris]''': Az új pixelek értékét mindkét irányban lineárisan interpoláljuk (név innen), azaz egyenest illesztünk a két közeli eredeti pixel érték közé, és a keresett érték az egyenes pixelnek megfelelő helyén felvett értéke lesz. Az egyenesillesztést tehát a legközelebbi 4 pixel alapján hajtjuk végre. Furcsa ''artifact''-okat tud okozni, viszont nagyon gyors. | ||
* '''[http://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation Biköbös (bicubic)]''': Lassabb a bilineárisnál, de szebb eredményt is ad. A legközelebbi 16 pixel alapján számol. Figyelembe veszi a szomszédos pixel értékeket, az x-y irányú deriváltakat és kereszt deriváltakat. [TODO?] | * '''[http://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation Biköbös (bicubic)]''': Lassabb a bilineárisnál, de szebb eredményt is ad. A legközelebbi 16 pixel alapján számol. Figyelembe veszi a szomszédos pixel értékeket, az x-y irányú deriváltakat és kereszt deriváltakat, az ezekből következő meredekségi kényszerekre felírt egyenleteket oldja meg. [TODO?] | ||
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resampling Lánczos] | * [http://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resampling Lánczos] | ||
* Komplex megoldások | * Komplex megoldások | ||