image-processing - 画像間で線形補間を実行する方法

Question

画像合成での lerp 関数の使用について説明している論文を読んでいます。入力として 2 つの画像が与えられた場合、lerp とは正確には何ですか? また、入力として 2 つの画像が与えられた場合、1 つを使用してどのように画像を合成しますか?

Answer 1

「lerp」は、中間的な価値を推測する方法にすぎません。たとえば、ある値が 10 で次の値が 8 の場合、「lerp」関数は 9 を返す可能性があります。推定を行う方法はいくつかあります - 線形、三角法などです。最も単純な線形では(distance from value 1 * value 1) + (distance from value 2 * value 2)、距離の範囲は 0 から 1 です。

画像処理では、これはピクセル間のカラー値で行われます。たとえば、100% を超えて拡大している場合は、lerp 関数を使用して、部分的なピクセルを表す領域に何を描画するかを決定します。

追加する必要があります、私はその記事を見ました、そしてそれはパーリンノイズを参照しています. そのタイプのアルゴリズムでは、パーリンまたはフラクタル アルゴリズムに渡して中間点の値を生成できるデータが存在する点の間の値を計算するために、lerp 関数が非常に広範囲に使用されます。

Answer 2

ラープとは正確には何ですか

lerp(factor, a, b) = factor*a + (1.0 - factor)*b

factor の範囲は [0, 1.0] です。

ウィキペディアを参照

入力として2つの画像が与えられた場合、1つを使用して画像を合成するにはどうすればよいですか?

同じサイズの 2 つのソース イメージ (src1、src2) と宛先イメージ (dst) が必要です。プラス補間係数。

次に、すべてのピクセルに対して次のことを行います (RGB カラー):

dst[x][y].r = lerp(factor, src1[x][y].r, src2[x][y].r)
dst[x][y].g = lerp(factor, src1[x][y].g, src2[x][y].g)
dst[x][y].b = lerp(factor, src1[x][y].b, src2[x][y].b)

Answer 3

どのように合成しますか？関数を使用して。この関数は、任意のピクセルで指定された入力の出力を提供します。2 つの画像を補間しても意味がありませんが、おそらくサイズ変更に補間を使用することに興味があるでしょう。また、いくつかの興味深い特性があります。sinc 内挿は、周波数空間でブリック ウォール ローパス フィルターを介してイメージを実行することと同じです。

2 つの画像の場合、関心のあるものは何でも、関数は何らかの加算または平均化を実行します。何かを合成している場合、補間はローパス フィルターを介して実行することと同じです。たとえば、2 つの画像が異なるレートでサンプリングされ、一方を他方の上に重ねたい場合、より高いレートでサンプリングされた画像の上に低いレートを補間する必要があります。