图像内插
假设一幅大小为 500 * 500 的图像扩大 1.5 倍到 750 * 750, 创建一个 750 * 750 的网格, 使其与原图像间隔相同, 然后缩小至原图大小, 在原图中寻找最接近的像素 (或周围的像素) 进行赋值, 最后再将结果放大
最邻近内插法
寻找最近的像素赋值
双线性内插法
v(x,y) = ax + by + cxy + d
双线性内插法参数计算
已知 Q11, Q12, Q21, Q22, 要插值的点为 P 点, 首先在 x 轴上, 对 R1,R2 两个点进行插值
然后根据 R1 和 R2 对 P 点进行插值
化简得
对于边界值的处理, 若 x1 <0 , 则直接令 f(Q11), f(Q12) = 0
处理结果
原图
扩大为 6000 * 4000
缩小为 1000 * 500
下面为代码实现的主要部分
- int is_in_array(short x, short y, short height, short width)
- {
- if (x>= 0 && x <width && y>= 0 && y < height)
- return 1;
- else
- return 0;
- }
- void bilinera_interpolation(short** in_array, short height, short width,
- short** out_array, short out_height, short out_width)
- {
- double h_times = (double)out_height / (double)height,
- w_times = (double)out_width / (double)width;
- short x1, y1, x2, y2, f11, f12, f21, f22;
- double x, y;
- for (int i = 0; i < out_height; i++){
- for (int j = 0; j < out_width; j++){
- x = j / w_times;
- y = i / h_times;
- x1 = (short)(x - 1);
- x2 = (short)(x + 1);
- y1 = (short)(y + 1);
- y2 = (short)(y - 1);
- f11 = is_in_array(x1, y1, height, width) ? in_array[y1][x1] : 0;
- f12 = is_in_array(x1, y2, height, width) ? in_array[y2][x1] : 0;
- f21 = is_in_array(x2, y1, height, width) ? in_array[y1][x2] : 0;
- f22 = is_in_array(x2, y2, height, width) ? in_array[y2][x2] : 0;
- out_array[i][j] = (short)(((f11 * (x2 - x) * (y2 - y)) +
- (f21 * (x - x1) * (y2 - y)) +
- (f12 * (x2 - x) * (y - y1)) +
- (f22 * (x - x1) * (y - y1))) / ((x2 - x1) * (y2 - y1)));
- }
- }
- }
来源: https://www.cnblogs.com/GoldBeetle/p/9662871.html