Analisis de Señales Analogicas Práctica 11: Interpolación de imágnes

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Ingeniería en Computación

Analisis de Señales Analogicas

Práctica 11: Interpolación de imágnes

Equipo: Signal

Integrantes: Alonso Sosa Leonardo David
                   García Ballesteros Ana Karen
                       Torres Mendoza Maria de Jesus
                        Vázquez Barrios Nayeli Amairani

Profesor: Reyes Reyes Rogelio

Grupo:5CM12

Fecha de Entrega: 10/11/2016

Objetivo

Desarrollar un programa que haga las funciones de interpolación en imágenes de 512x512.

Materiales

• Python.
• Teoría previamente adquirida.

Introducción

Interpolación de imágenes.

La interpolación en una imagen trata del proceso de calcular valores numéricos desconocidos a partir de otros ya conocidos mediante la aplicación de ciertos algoritmos.

La fotografía sigue este mismo patrón para interpolar una imagen. Partimos de una determinada imagen para obtener una nueva imagen de tamaño superior a la inicial, rellenando esa información desconocida con datos «inventados» a partir de un algoritmo w específico.

Es importante tener en cuenta que la interpolación de una imagen a un tamaño concreto (con dicha información desconocida) nunca conseguiría la misma calidad de una imagen realizada al mismo tamaño, ya que en este último caso la información es real y no inventada. Queda claro entonces que la interpolación solo debe ser usada en determinadas ocasiones que no es posible recuperar esa información desconocida.

Los algoritmos que utilizaremos para realizar la practica seran los sigientes:

Desarrollo

Se hizo uso de la teoría de aproximación de una función a partir de varias funciones ortogonales el coeficiente de aproximacion es de [pic 2]

La función de aproximacion que se usó fue la función seno

Únicamente usamos las n impares por qué para todas las pares el seno es 0[pic 3]

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Conclusiones

Alonso Sosa Leonardo David

En esta práctica se concluye que lo visto en teoría sobre la aproximacion de una función con varias funciones ortogonales es correcta ya que haciendo uso de un “n” número de funciones seno es posible aproximar la función cuadrada y entre más funciones seno se usen mejor será la aproximacion.

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