G - Physics – 06 – T
Patent
G - Physics
06
T
G06T 3/40 (2006.01)
Patent
CA 2321773
An image or other multi-dimensional data set may have its sampling rate changed by determining weighting factors for the values of points in the original (input) data set used to calculate the value of a point in the new (output) data set. The weighting factors are determined using a function, such as a Gaussian function, that takes as input the relative location of the point in the new data set with respect to the locations of surrounding (neighboring) points in the original data set. The values of the points in the original data set are multiplied by the weighting factors, and the resultant products are added (or combined by another function) to give a value of the point in the new data set. In particular, when the input and output data sets are regularly spaced, such as with pixels for computer displays, the locations of the surrounding points and thus their weights repeat periodically. This results in increased efficiency because the surrounding points and their weights need to be determined only for a subset of the output data set.
Selon cette invention, il est possible de modifier la vitesse d'échantillonnage d'une image ou de tout autre ensemble de données multidimensionnelles en déterminant des facteurs pondéraux pour les valeurs de points de l'ensemble de données (d'entrée) d'origine utilisées pour calculer la valeur d'un point du nouvel ensemble de données (de sortie). Les facteurs pondéraux sont déterminés à l'aide d'une fonction telle qu'une fonction gaussienne qui prend comme entrée l'emplacement relatif du point du nouvel ensemble de données par rapport aux emplacements de points (voisins) environnants de l'ensemble de données d'origine. En particulier, lorsque les ensembles de données d'entrée et de sortie sont espacés à intervalles réguliers, comme pour les pixels des affichages d'ordinateur, les emplacements des points environnants et, par conséquent leurs poids, se répètent de manière périodique. On obtient alors un meilleur rendement du fait que la détermination nécessaire des points environnants et de leurs poids s'applique uniquement à un sous-ensemble de l'ensemble de données de sortie.
Martin Russel A.
Tan Ken-Sue
Silicon Image Inc.
Sim & Mcburney
LandOfFree
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