Aula 9 de 12 · Amostragem e reconstrução · 2:30:23
Amostragem e reconstrução de imagens: aliasing e redimensionamento
Sobre esta aula
Redimensionar uma imagem é mais complicado do que parece. Nesta aula, você vai entender o que acontece quando uma biblioteca redimensiona uma imagem — e aprender a escrever essas operações você mesmo.
Vamos tratar a imagem como a representação de um sinal, estudar a amostragem e o teorema de Shannon-Whittaker, entender o que é aliasing (e os padrões de moiré) e como reduzi-lo filtrando as altas frequências. Depois, reconstruímos e reamostramos imagens por interpolação — vizinho mais próximo e bilinear — e as usamos para redimensionar imagens em Python.
O que você vai aprender
- A imagem como representação de um sinal
- Amostragem e o teorema de Shannon-Whittaker
- O que é aliasing e como reduzi-lo
- Interpolação por vizinho mais próximo (filtro de Haar) e bilinear (filtro de Bartlett)
- Como redimensionar uma imagem com cada filtro