Как правильно поменять размер изображения для Фурье-преобразований? Здравствуйте!
Я начал экспериментировать с фурье-преобразованиями для работы с изображениями в рамках opencv и не смог найти ответа на вопрос - каков правильный метод масштабирования изображения для его подготовки к работе с фурье?
Для DPF или FFT2 изображение следует масштабировать так, чтобы боковая сторона равнялась двойке в какой-либо степени.
Конечно, в opencv есть функция getOptimalDFTSize, которая позволяет узнать нужное значение. Меня смущает необходимость сжимания или растяжения изображения так как значения пикселей меняется различными алгоритмами масштабирования. И главное - непонятно по какой логике эта функция выдает ответ)))
Допустим у нас есть grayscale изображение 80х80 пикселей.
Можно:
1) Уменьшить до 64х64 пикселей
2) Растянуть до 128х128
3) Сделать черный фон 128х128 и в центре нарисовать исходное
Вопросы:
1 - Насколько сильно влияет масштабирование изображения на исходную информацию в нём?
1а - какой алгоритм ресайзинга меньше портит данные?
2 - Чем вариант 1 лучше 2? Тем, что 80 ближе к 64?
2а - правильно ли растягивать изображение к той величине 2^n, что ближе к исходному ? как поступать например для 96х96 (середина между 128 и 64) ?
3 - чем плох и хорош вариант 3 с рамкой?
3б - если рамка - хорошее решение, то существуют ли методы в которых цвет рамки не просто черный, а рассчитывается
по исходному изображению из каких-либо соображений оптимизации? (если это конечно имеет значение и ответ на вопрос 3 не исключает этот подвопрос)
Заранее благодарю за ответы.
p/s если я не описал какой-либо вариант масштабирования, то дополните пожалуйста.
Как правильно поменять размер изображения для Фурье-преобразований? Здравствуйте!
Я начал экспериментировать с фурье-преобразованиями для работы с изображениями в рамках opencv и не смог найти ответа на вопрос - каков правильный метод масштабирования изображения для его подготовки к работе с фурье?
Для DPF или FFT2 изображение следует масштабировать так, чтобы боковая сторона равнялась двойке в какой-либо степени.
Конечно, в opencv есть функция getOptimalDFTSize, которая позволяет узнать нужное значение. Меня смущает необходимость сжимания или растяжения изображения так как значения пикселей меняется различными алгоритмами масштабирования. И главное - непонятно по какой логике эта функция выдает ответ)))
Допустим у нас есть grayscale изображение 80х80 пикселей.
Можно:
1) Уменьшить до 64х64 пикселей
2) Растянуть до 128х128
3) Сделать черный фон 128х128 и в центре нарисовать исходное
Вопросы:
1 - Насколько сильно влияет масштабирование изображения на исходную информацию в нём?
1а - какой алгоритм ресайзинга меньше портит данные?
2 - Чем вариант 1 лучше 2? Тем, что 80 ближе к 64?
2а - правильно ли растягивать изображение к той величине 2^n, что ближе к исходному ? как поступать например для 96х96 (середина между 128 и 64) ?
3 - чем плох и хорош вариант 3 с рамкой?
3б - если рамка - хорошее решение, то существуют ли методы в которых цвет рамки не просто черный, а рассчитывается
по исходному изображению из каких-либо соображений оптимизации? (если это конечно имеет значение и ответ на вопрос 3 не исключает этот подвопрос)
Заранее благодарю за ответы.
p/s если я не описал какой-либо вариант масштабирования, то дополните пожалуйста.
Я начал экспериментировать с фурье-преобразованиями для работы с изображениями в рамках opencv и не смог найти ответа на вопрос - каков правильный метод масштабирования изображения для его подготовки к работе с фурье?
Для DPF или FFT2 изображение следует масштабировать так, чтобы боковая сторона равнялась двойке в какой-либо степени.
Конечно, в opencv есть функция getOptimalDFTSize, которая позволяет узнать нужное значение. Меня смущает необходимость сжимания или растяжения изображения так как значения пикселей меняется различными алгоритмами масштабирования. И главное - непонятно по какой логике эта функция выдает ответ)))
Допустим у нас есть grayscale изображение 80х80 пикселей.
Можно:
1) Уменьшить до 64х64 пикселей
2) Растянуть до 128х128
3) Сделать черный фон 128х128 и в центре нарисовать исходное
Вопросы:
1 - Насколько сильно влияет масштабирование изображения на исходную информацию в нём?
1а - какой алгоритм ресайзинга меньше портит данные?
2 - Чем вариант 1 лучше 2? Тем, что 80 ближе к 64?
2а - правильно ли растягивать изображение к той величине 2^n, что ближе к исходному ? как поступать например для 96х96 (середина между 128 и 64) ?
3 - чем плох и хорош вариант 3 с рамкой?
3б - если рамка - хорошее решение, то существуют ли методы в которых цвет рамки не просто черный, а рассчитывается
по исходному изображению из каких-либо соображений оптимизации? (если это конечно имеет значение и ответ на вопрос 3 не исключает этот подвопрос)
Заранее благодарю за ответы.
p/s если я не описал какой-либо вариант масштабирования, то дополните пожалуйста.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Прежде всего, правильное масштабирование изображения для работы с Фурье-преобразованиями зависит от конкретного случая и целей анализа. Вот некоторые рекомендации по вашим вопросам:
Влияние масштабирования на исходную информацию в изображении зависит от метода масштабирования. Например, при уменьшении изображения может произойти потеря деталей, а при увеличении изображение может стать размытым. Для сохранения качества изображения рекомендуется использовать метод интерполяции ближайшего соседа или билинейной интерполяции.1а. Известно, что при масштабировании с использованием интерполяции ближайшего соседа данные меньше портятся, по сравнению с другими методами, такими как интерполяция бикубической поверхности.
Вариант 1 (уменьшение до 64x64) может быть предпочтительнее, чем вариант 2 (растяжение до 128x128), поскольку при увеличении изображения информация может быть искажена и изображение может выглядеть размытым. Однако выбор оптимального размера зависит от конкретной задачи и требований к качеству изображения.2а. Для случая 96х96 пикселей можно рассмотреть два варианта: уменьшение до 64x64 или увеличение до 128x128, в зависимости от того, что важнее - детализация изображения или его качество.
Вариант 3 с рамкой (черным фоном) может быть использован для сохранения соотношения сторон изображения или для визуального выделения изображения. Однако это может искажать результаты Фурье-преобразования, поэтому рекомендуется использовать рамку только при необходимости сохранения структуры изображения.3б. Для оптимизации цвета рамки можно использовать методы интерполяции и анализа содержимого изображения для выбора подходящего цвета рамки. Например, цвет рамки можно подобрать таким образом, чтобы он был близок к среднему значению цветов изображения или к границам изображения.
Надеюсь, эти рекомендации помогут вам определить оптимальный размер изображения для работы с Фурье-преобразованиями. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться!