interpolation专题
动画插值器Interpolation
插值器定义： 用于修改一个动画过程中的速率，可以定义各种各样的线性或非线性变化函数，比如匀速.加速.减速等。 说白了（也就是通俗的说）：其实就是一个 时间的函数，用来 定义了动画的变化律 系统的插值器： 在Android中所有的插值器都是Interpolator 的子类，下面是几种插值器: AccelerateDecelerateInterolator 先加速后减速，
cubic convolution interpolation （三次卷积插值）
算法来源：Cubic convolution interpolation for digital image processing 文章只对一维情形进行分析，二维类似。 许多插值函数能够写成形式（其中是插值点，u是基函数(文章中叫插值核)，h是采样间隔，是参数） 通过插值，用来近似。 cubic convolution interpolation 中插值核u定义为子区间(-2,
我与插值萍水相逢：线性插值(Linear Interpolation)原理及使用
各位博友们大家好，小弟遇到一些问题经常会去看大家的博客，所以也想加入大伙的阵营，每每看到一些好的东西，有些心得体会什么的也想与大伙分享。 1.关于插值 插值，它根据已知的数据序列（也可以理解为坐标中一连串离散的点），找到其中的规律；然后根据找到的这个规律，来对其中尚未有数据记录的点进行数值估计。 基于这样一种功能，我目前知道的应用是：1）它可以对数据中的缺失进行合理的补
用最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation)进行图片缩放
图片缩放的两种常见算法： 最近邻域内插法(Nearest Neighbor interpolation) 双向性内插法(bilinear interpolation) 本文主要讲述最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation算法的原理以及python实现 基本原理 最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像
双三次插值法(Bicubic interpolation)
双三次插值法(Bicubic interpolation)相对前两种算法计算过程更为复杂，考虑了待求像素坐标反变换后得到的浮点坐标周围的16个邻近像素。目的坐标M(x,y)和浮点坐标m(i+u,j+v)，需要选取插值基函数来拟合数据，最常用的插值基函数是对sin[(πx)/x]的逼近。计算公式 function re_im = dthird(im, p, q)%双三次插值法实现图像缩放，输入
双线性插值法(Bilinear interpolation)
双线性插值法(Bilinear interpolation)是利用待求象素反变换到原图像对应的浮点坐标，邻近的四个象素在两个方向上作线性内插。四邻近像素值的加权平均即为待测点像素值，计算权重反比于浮点在双线性方向上的映射距离。双线性插值是利用了需要处理的原始图像浮点坐标周围的四个像素点的相关性,通过双线性算法计算。同上A中所设，目的坐标M(x,y)和浮点坐标m(i+u,j+v)，则： f(M
基于双三次插值算法(bicubic interpolation)实现的unity图片压缩算法
如题 using UnityEngine;public class BicubicInterpolationResizer{public static Texture2D Resize(Texture2D texture , int width , int high,bool isnew=false){int sWidth = texture.width;int sHigh = texture
C#，计算几何，贝塞耳插值（Bessel‘s interpolation）的算法与源代码
Friedrich Wilhelm Bessel 1 贝塞耳插值（Bessel's interpolation） 首先要区别于另外一个读音接近的插值算法：贝塞尔插值（Bézier）。 （1）读音接近，但不是一个人； （2）一个是多项式（整体）插值，一个是分段插值； （3）一个已经很少用，一个还是应用主力； 贝塞耳插值（Bessel's interpolation）是一种等距节点
【大模型上下文长度扩展】位置内插 PI：基于Positional Interpolation扩大模型的上下文窗口
位置内插 PI：基于Positional Interpolation扩大模型的上下文窗口 如何在不牺牲性能或从头训练的情况下，扩展大型语言模型的上下文窗口以处理长文档或长对话？ 论文：https://arxiv.org/pdf/2306.15595.pdf 这篇论文介绍了一种名为位置插值（Position Interpolation, PI）的方法。 旨在扩
![[AV1] interpolation](/front/images/it_default2.jpg)
[AV1] interpolation
在AV1中，帧间预测的插值滤波一共定义了以下五种类型 interpolation filter名称0EIGHTTAP_REGULAR1EIGHTTAP_SMOOTH2MULTITAP_SHARP3BILINEAR4switchabe typedef enum ATTRIBUTE_PACKED {EIGHTTAP_REGULAR,EIGHTTAP_SMOOTH,MULTITAP_SHARP,BI
scipy.ndimage.interpolation.zoom
参考：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.ndimage.interpolation.zoom.html 功能是缩放数组，即使用order顺序的样条插值来缩放数组。 scipy.ndimage.interpolation.zoom(input, zoom, output=None, order=3,
论文阅读 | Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
前言：ECCV2022 快速插帧方法 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 引言 进行视频插帧目前比较常见的方法是基于光流法，分为两个步骤：1.通过光流对齐输入帧，融合对齐的帧 光流并不能直接同于插帧，因为 “chicken-and-egg” problem，我们需要估计的是中间帧到两边帧的光
RIFE-实时视频插帧算法 | RIFE：Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
关注一下实时视频插帧算法 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.06294.pdf Github地址：https://github.com/hzwer/arXiv2020-RIFE Abstract: 我们为视频帧插值（VFI）提出了一种实时中间流估计算法RIFE (Real-Time Intermediate Flow Estimation）。 现有的大多
论文阅读 | Learning Event-Driven Video Deblurring and Interpolation
前言：利用事件相机作的视频去糊和视频插帧文章，发表在ECCV2020 论文地址：【here】 Learning Event-Driven Video Deblurring and Interpolation 引言 目前去糊的方法没有办法解决特别糊的情况，因此可以利用一种低时延的新型相机解决特别糊的图片的去糊问题 目前主要有两种方法： 第一种pan等人的传统方法（CVPR2019），通过优化
A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation Applied to Object Detection
参考 A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation - 云+社区 - 腾讯云 摘要 超分辨率(SR)作为一个成熟的研究课题，已经被应用于图像重建之外的其他领域。特别地，将分类或目标检测任务与超分辨率预处理阶段相结合，在精度上得到了提高，特别是对于相对于场景较小的目标。虽然SR已经显示出了希望，但是还没
雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現
http://blog.csdn.net/cay22/article/details/5555585 雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現 我們找來了圖像旋轉的公式： X' = X cosθ - Y sinθ; Y' = X sinθ + Y cosθ; 這個圖像公式大家在高中數學課都是會算滴。 然後我
RESIDUAL INTERPOLATION FOR COLOR IMAGE DEMOSAICKING
ABSTRACT 一种广泛应用于彩色图像马赛克的色差插值技术。在本文中，我们提出残差插值作为一种替代颜色差插值，其中残差是一个观察和一个初步估计的像素值之间的差异。我们将所提出的残差插值方法引入到基于梯度的无阈值(GBTF)算法中，该算法是目前最先进的马赛克算法之一。实验结果表明，我们提出的使用残差插值的马赛克算法可以为柯达和IMAX数据集的30幅图像提供最先进的性能。 1. INTRODUC
GRADIENT BASED THRESHOLD FREE COLOR FILTER ARRAY INTERPOLATION
ABSTRACT 彩色滤波器阵列(CFA)插值是单传感器数字相机图像处理管道的组成部分。多年来，许多CFA算法被提出以提高图像质量。其中一个算法就是非常成功的定向线性最小均方误差估计(Directional Linear Minimum Mean-Square Error Estimation, DLMMSE)方法。我们对该算法做了一些观察，并提出了一种新的方法来解决这些问题。本文提出的方法产生
κ-Curves: Interpolation at Local Maximum Curvature
Abstract Introduction Related Work Smoothness Optimization Result Conclusion
κ-Curves: Interpolation at Local Maximum Curvature
Abstract Introduction Related Work Smoothness Optimization Result Conclusion
GRADIENT BASED THRESHOLD FREE COLOR FILTER ARRAY INTERPOLATION
ABSTRACT 彩色滤波器阵列(CFA)插值是单传感器数字相机图像处理管道的组成部分。多年来，许多CFA算法被提出以提高图像质量。其中一个算法就是非常成功的定向线性最小均方误差估计(Directional Linear Minimum Mean-Square Error Estimation, DLMMSE)方法。我们对该算法做了一些观察，并提出了一种新的方法来解决这些问题。本文提出的方法产生