最近在编程时用到了双线性插值算法,对图像进行缩放。网上有很多这方面的资料,介绍的也算明白。但是,这些文章只介绍了算法,并没有具体说怎么实现以及怎么实现最好,举个例子,你可以按照网上文章的算法自己写一个双线性插值程序,用它对一张图片进行处理,然后再用matlab或者openCV的resize函数对同一张图片进行处理,得到的结果是不一样的,如果源图片较小,效果差距就更大。以下是对于双线性插值的讲解以及上述现象的解释:
1.双线性插值
假设源图像大小为mxn,目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为:m/a和n/b。注意,通常这个比例不是整数,编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第(i,j)个像素点(i行j列)可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为(i*m/a,j*n/b)。
显然,这个对应坐标一般来说不是整数,而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。双线性插值通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点,来计算该点的值(灰度值或者RGB值)。如果你的对应坐标是(2.5,4.5),那么最近的四个像素是(2,4)、(2,5)、(3,4),(3,5)。
若图像为灰度图像,那么(i,j)点的灰度值可以通过一下公式计算:
f(i,j)=w1*p1+w2*p2+w3*p3+w4*p4;
其中,pi(i=1,2,3,4)为最近的四个像素点,wi(i=1,2,3,4)为各点相应权值。关于权值的计算,在维基百科和百度百科上写的很明白。
2.存在的问题
这部分的前提是,你已经明白什么是双线性插值并且在给定源图像和目标图像尺寸的情况下,可以用笔计算出目标图像某个像素点的值。当然,最好的情况是你已经用某种语言实现了网上一大堆博客上原创或转载的双线性插值算法,然后发现计算出来的结果和matlab、openCV对应的resize()函数得到的结果完全不一样。
那这个究竟是怎么回事呢?
其实答案很简单,就是坐标系的选择问题,或者说源图像和目标图像之间的对应问题。
按照网上一些博客上写的,源图像和目标图像的原点(0,0)均选择左上角,然后根据插值公式计算目标图像每点像素,假设你需要将一幅5x5的图像缩小成3x3,那么源图像和目标图像各个像素之间的对应关系如下:
只画了一行,用做示意,从图中可以很明显的看到,如果选择右上角为原点(0,0),那么最右边和最下边的像素实际上并没有参与计算,而且目标图像的每个像素点计算出的灰度值也相对于源图像偏左偏上。
那么,让坐标加1或者选择右下角为原点怎么样呢?很不幸,还是一样的效果,不过这次得到的图像将偏右偏下。
最好的方法就是,两个图像的几何中心重合,并且目标图像的每个像素之间都是等间隔的,并且都和两边有一定的边距,这也是matlab和openCV的做法。如下图:
如果你不懂我上面说的什么,没关系,只要在计算对应坐标的时候改为以下公式即可,
int x=(i+0.5)*m/a-0.5
int y=(j+0.5)*n/b-0.5
instead of
int x=i*m/a
int y=j*n/b
利用上述公式,将得到正确的双线性插值结果
总结:
总结一下,我得到的教训有这么几条。
1.网上的一些资料有的时候并不靠谱,自己还是要多做实验。
2.不要小瞧一些简单的、基本的算法,让你写你未必会写,而且其中可能还藏着一些玄妙。
3.要多动手编程,多体会算法,多看大牛写的源码(虽然有的时候很吃力,但是要坚持看)。
分享到:
相关推荐
双线性插值算法及其实现,有源代码,感觉还不错,共享一下
图像处理算法中的双线性插值算法的纯c++实现, 希望能给大家提供一些思路。
C#的二维数组双线性插值算法。 用于二维数组的双线性插值算法,可分别设置长度和宽度。
MATLAB将bayer图像转化为彩色图像的双线性插值算法,适合于RGGB图像,这个可以与其它算法结合使用
JAVA双线性插值算法实现图片的缩写放大功能。本程序根据这个算法实现了图片的缩小功能,而且附带测试图片可以运行测试。
双线性插值算法的C语言实现方式,双线性插值算法的C语言实现方式 可以参考一下。
双线性插值算法的FPGA实现,Verilog代码,分享给大家一起学习!
双线性插值方法及实现,用c语言编写,有注释
双线性插值算法及实现 VC图象编程 双线性插值算法及实现 VC图象编程 双线性插值算法及实现 VC图象编程
用双线性插值算法估计出象素值,对于超出图像范围的象素返回255
FPGA中实现Bayer模板双线性插值算法的改进.pdf
使用python对2维图像采用最邻近插值和双线性插值算法实现旋转
图像代码双线性插值算法
最邻近插值和双线性插值算法的比较.doc
1.领域:FPGA,bilinear双线性插值算法 2.内容:quartusii平台通过verilog编程实现bilinear双线性插值,将100x100图像进行插值处理 3.用处:用于bilinear双线性插值算法编程学习 4.指向人群:本科,硕士,博士等...
使用matlab对经典图像插值算法双线性插值算法进行了实现
具体讲解了双线性插值图像放大缩小算法,希望对大家有帮助
这里有两个很常见的图像缩放算法,最近邻法和双线性插值法。算法本身很简单,是用matlab写的,具体数据类型还要根据待处理的图像调整。
1.领域:matlab,逆Preisach模型双线性插值算法 2.内容:题目,通过MATLAB实现逆Preisach模型双线性插值数值仿真+代码操作视频 3.用处:用于逆Preisach模型双线性插值算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习...