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연습 문제

보간법(Interpolation)

이미지 변환을 적용할 때 새로운 픽셀 강도를 어떻게 추정하는지를 보간법(Interpolation)이라고 해요. SciPy에서는 스플라인 함수들의 집합을 사용해 이를 구현합니다.

ndi.zoom() 같은 함수를 사용할 때 order를 바꾸면 추정 결과가 달라집니다. 차수가 높을수록 더 유연한 추정을 제공하지만 계산 시간이 더 길어져요.

이 연습에서는 im을 업샘플링하고, 보간 차수에 따라 결과 이미지가 어떻게 달라지는지 살펴보세요.

지침

100 XP
  • ndi.zoom()을 사용해 im의 shape을 128, 128에서 512, 512로 업샘플링하세요. 두 번 수행하되, 처음에는 보간 order를 0으로, 그다음에는 order를 5로 설정하세요.
  • im과 up0의 배열 shape을 출력하세요.
  • 이미지의 클로즈업을 그리세요. 각 축에 대해 인덱스 범위 128:256을 사용하세요.