Масштабирование изображений

Масштабирование изображений с использованием дискретного преобразование Фурье.

В настоящее время существует множество алгоритмов масштабирования изображений. Это такие известные алгоритмы, как box, triangle, bicubic и другие. Основным недостатком этих алгоритмов является то, что они не учитываю особенности масштабируемого изображения. Это особенно заметно при увеличении изображений. Этот недостаток связан с тем, выше перечисленные алгоритмы используют только ту информацию, которая непосредственно содержится в исходном изображении.

Для получения хорошего качества увеличения (так и уменьшения) изображений лучше всего работают алгоритмы, учитывающие такие особенности изображения, как, например плавность перепадов яркости изображения. Одним из возможных способов масштабирования изображений является метод масштабирования, использующий анализ спектра исходного изображения и дискретное преобразование Фурье для получения этого спектра.

При масштабировании изображения, кроме изменения его размера изменяется и спектр. При уменьшении изображения наблюдается алиасинг (лишние отсчеты в спектре). При увеличении – спектр представляет собой последовательность отраженных копий спектра исходного изображения. Поэтому, для получения приемлемого качества изображения необходимо лишние частоты, полученные в результате масштабирования изображения, отфильтровать.

Программа написанна на C#.