Page 153 -

โครงการหนังสืออิเล็กทรอนิกส์ เฉลิมพระเกียรติสมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี

144

ภาพที่ 5.6 แสดงตัวอยางการปรับขนาดภาพดวยวิธีการประมาณคาทั้งสามแบบโดย

ใชคําสั่ง MATLAB ตอไปนี้

>> A = imread(‘sying.jpg'); imshow(A);

>> B = imresize(A,3, 'nearest');figure, imshow(B);
>> B = imresize(A,3, 'bilinear');figure, imshow(B);

>> B = imresize(A,3, 'bicubic');figure, imshow(B);

(ก) ภาพตนฉบับ

(ข) Nearest-neighborhood (ค) Bi-linear interpolation (ง) Bi-cubic interpolation

รูปที่ 5.6 การทํา interpolation แบบตางๆ

การประมาณคาความสวางทั้งสามแบบนั้นมีขอดีขอเสียที่แตกตางกัน โดยการ

ประมาณคาแบบ nearest neighborhood นั้นเปนวิธีการประมาณคาความสวางที่งาย

และรวดเร็ว แตมักจะใหภาพที่มีลักษณะเปนบล็อก มีรอยหยักตามบริเวณขอบของ
วัตถุภายในภาพ (jagged edges) ดังแสดงตัวอยางปญหาในภาพที่ 5.6(ข) ปญหานี้

เรียกวา aliasing เกิดจากความถี่ของการสุมตัวอยางจุดภาพลดลงต่ํากวาคาความถี่ไนค

วิทซ (รายละเอียดใน 1.2.2) สวนการประมาณคาแบบ bi-linear จะใหภาพที่มี
คุณภาพดีขึ้น แตภาพที่ไดจะไมคอยคมชัดนักเมื่อเทียบกับภาพที่ไดจากการประมาณ