Abstract-The standard interpolation approach to image resize är att passa den ursprungliga bilden med en kontinuerlig modell och sampla funktionen i önskad takt. Man kan dock få mer exakta resultat om man använder ett filter före provtagningen, ett faktum som är välkänt från provtagningsteorin. Den optimala lösningen motsvarar en ortogonal projektion på det underliggande kontinuerliga signalutrymmet. Tyvärr är den optimala projektionen prefilter svårt att genomföra när sinc eller hög order spline funktioner används. I detta dokument föreslår vi att bilden ska ändras med hjälp av en snedare än en ortogonal projektionsoperatör för att kunna använda snabbare, enklare och mer generella algoritmer. Vi visar att vi kan uppnå nästan samma resultat som med ortogonal projektion förutsatt att vi använder samma approximation utrymme. Den största fördelen är att det blir fullt möjligt att använda modeller med högre order (t.ex. Vi utvecklar den teoretiska bakgrunden och presenterar ett enkelt och praktiskt genomförandeförfarande med hjälp av B-splines. Våra experiment visar att den föreslagna algoritmen konsekvent överträffar de vanliga interpoleringsmetoderna och att den ger i stort sett samma prestanda som den optimala proceduren (minst kvadratlösning) med betydligt färre beräkningar. Metoden fungerar för godtyckliga skalningsfaktorer och är tillämplig på både bildförstoring och reducering. Index Terms-B-spline modeller, bildskalning (magnifiering och reduktion), sned projektion, ortogonal projektion, omsampling.
Lee och Al. REF föreslår en bildstorleksmetod baserad på en sned snarare än en konventionell ortogonal projektion operatör för att använda snabbare och enklare B-spline algoritmer.
High-quality image resizing using oblique projection operators
{'venue': 'IEEE Trans. Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}