Page 150 -

โครงการหนังสืออิเล็กทรอนิกส์ เฉลิมพระเกียรติสมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี

141

(x’,y2) ดวยสมการที่ (5.14) และ (5.15) แลวจึงนําคาที่คํานวณไดทั้งสองมาคํานวณคา

ในแนวแกน y คา (x’, y’) ดวยสมการที่ (5.16)

2 x − ' x ' x − 1 x
f (x , ' ) 1 y = Q (x , 1 ) 1 y + Q (x , 2 ) 1 y
2 x − 1 x 2 x − 1 x (5.14)

2 x − ' x ' x − 1 x
f (x , ' ) 2 y = Q (x , 1 ) 2 y + Q (x , 2 ) 2 y
2 x − 1 x 2 x − 1 x (5.15)

2 y − ' y ' y − 1 y
f (x , ' ) ' y = Q (x , ' ) 1 y + Q (x , ' ) 2 y
2 y − 1 y 2 y − 1 y (5.16)

5.2.3 Bi-Cubic Interpolation

การประมาณคาความเขมแสงวิธีนี้จะมีความสลับซับซอนมากกวาสองวิธีแรกมาก จึง

เปนวิธีที่ใชเวลาในการคํานวณนาน แตคาที่ประมาณไดจะมีความตอเนื่องมากกวา
สองวิธีแรก เนื่องจากเปนเทคนิคที่ซับซอนเราจะศึกษาการประมาณคาแบบ bi-cubic

ผานสมการทั่วไปของการประมาณคาความเขมแสงซึ่งมีรายละเอียดดังตอไปนี้

กรณีสัญญาณ 1 มิติ f(x) ที่มีการสุมตัวอยางเปนจํานวน N จุด การประมาณคาของ
สัญญาณ 1 มิติใดๆ สามารถทําไดดวยการคอนโวลูชันตัวเคอรเนล (interpolation

kernel, h) กับสัญญาณอินพุต f(x) ตามสมการที่ 5.17

(xg ) = ∑ f (x − m )h (m ) (5.17)
m∈ N

ความถูกตองหรือความตอเนื่องของผลลัพธที่ไดจากการประมาณคาสัญญาณจะ

ขึ้นอยูกับฟงกชันเคอรเนลที่เลือกใช เคอรเนลของการประมาณคาแบบ nearest