リサンプリング方法リサンプリング

リサンプリング方法は、元のデータ サンプルから繰り返しサンプルを抽出する統計的推論のノンパラメトリック方法です。つまり、計算された確率 P の値を近似するために普遍分布を使用しません。

リサンプリング方法は、実際のデータに基づいて独自のサンプリング分布を生成します。これは、データの考えられるすべての結果の不偏サンプルに基づいて不偏推定値を取得するものとして理解できます。

一般的に使用されるリサンプリング方法

• 最近傍リサンプリング:元の画像の幅（高さ）に対するターゲット画像の幅（高さ）の比率に従って、元の画像の相対位置にあるピクセルがターゲット画像のピクセル値として使用されます。
• 双線形リサンプリング:元のピクセルの対応する位置の周囲の 4 点の値を参照し、相対位置に従って対応する重みを取得してターゲット画像を取得します。
• バイキュービック リサンプリング:元のピクセルの周囲の 4 * 4 ピクセルの値を参照して、ターゲット画像を取得します。
• ランチョスのリサンプリング:対称行列用の特殊な形式の Arnoldi アルゴリズムを使用して、対称行列線形方程式のクリロフ部分空間法と固有値問題を解くことができます。このアルゴリズムは、より多くの元の画像ピクセル値を参照するため、計算量は増加しますが、効果は次のとおりです。こちらも最高。