计算机视觉教程2-3：图解双线性插值算法最近邻插值算法

1 算法原理

提出此算法的背景是基于图片的缩放，在图片缩放的过程中，实质上就是将原图像像素矩阵像素值，填到目标图像像素矩阵中，目标图像像素矩阵可能比原图像像素矩阵大（图片放大），也可能小（图片缩小）。我们假设图片的宽( $W i d t h$ )和高( $H e i g h t$ )是按同比例缩放的，那么
$srcXsrcWidth=dstXdstWidth\frac{srcX}{srcWidth}= \frac{dstX}{dstWidth}$
$srcYsrcHeight=dstYdstHeight\frac{srcY}{srcHeight}=\frac{dstY}{dstHeight}$

也就是，给定一个目标图片矩阵在( $d s t X$ , $d s t Y$ )处的坐标，计算出对应缩放前原图像的某点坐标( $s r c X$ , $s r c Y$ )，将后者的像素RGB值填入前者。但在计算中常常遇到算出的( $s r c X$ , $s r c Y$ )为浮点型的情况，如图1。而在像素坐标中，所有的坐标都应该为整型，因此本文的这两个算法就是为了解决浮点型原图像坐标的处理问题。
在这里插入图片描述

图1

1.1 最近邻插值

算法思路就是将浮点型坐标用int()强制转换为整型，在图2中，浮点型像素点P的坐标被强制转换成整型后，就转为A点，也即用A点单个点的像素代表目标图像矩阵中某个像素值，算法的优点在于速度快，但从图2中就可以看出此算法的误差很大，容易造成图像缩放失真。

1.2 双线性插值算法

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图2

算法思路是用浮点型像素点P周围相邻的四个像素，如图2中的A、B、C、D四个点像素的加权平均值来表征P的像素。具体的做法是用横轴、纵轴的距离来表示权重，例如： $x_{P,A}$ = $u$ ， $y_{P,A}$ = $v$ 。若用f(M)表示M点的像素值，则P点像素中的A像素分量就为
$(1 - u) (1 - v) f (A)$

显然，u、v越大，P点离A点的距离就越远；那么(1-u)(1-v)就越小，从而A像素f(A)的权重就越小。根据这个思路，可以写出：
$f (M) = (1 - u) (1 - v) f (A) + u (1 - v) f (B) + (1 - u) v f (C) + u v f (D)$
现在要考虑一个目标图像像素坐标得出过程的问题，正如开头所列写的：
$srcX=srcWidthdstXdstWidthsrcX=srcWidth\frac {dstX}{dstWidth}$

$srcY=srcHeightdstYdstHeightsrcY=srcHeight\frac{dstY}{dstHeight}$
如果直接利用这个相似公式，得出的目标图像相对于原图像将不是中心化的，为了说明这一点，假设现在希望将一个5×5的图像缩小为3×3的图像，直接相似关系得出的结果为图3(i)所示，即最右侧和最下侧的像素其实没有参与运算，我们希望得到的图像是如图3(ii)的，这样的放缩才能更多地体现原图像的信息，因此我们需要对放缩公式进行一个补偿修正。

图3(i)

在这里插入图片描述

图3(ii)

考虑将一个m×m的像素矩阵放缩为M×M的像素矩阵，原像素矩阵的中心为( $(m−1)2\frac{(m-1)}{2}$ , $(m−1)2\frac{(m-1)}{2}$ )，例如一个5×5矩阵，其中心就为(2,2)，若为偶数阶矩阵，其中心可理解为一个虚拟的浮点数像素。将目标像素矩阵的中心( $(M−1)2\frac{(M-1)}{2}$ , $(M−1)2\frac{(M-1)}{2}$ )代入相似公式，得到(仅列出横坐标，纵坐标同理)：
$srcX=(M−1)2mMsrcX=\frac{(M-1)}{2}\frac{m}{M}$
设置一个误差量：
$bias=srcX−(m−1)2bias=srcX-\frac{(m-1)}{2}$
化简即得：
$bias=12(1−mM)bias=\frac{1}{2}(1-\frac{m}{M})$
因此对相似公式进行修正，得到：
$srcX=dstXsrcWidthdstWidth−biassrcX=dstX\frac{srcWidth}{dstWidth}-bias$
$srcY=dstYsrcHeightdstHeight−biassrcY=dstY\frac{srcHeight}{dstHeight}-bias$
这就是中心化公式的由来

2 源码实现

这里仅贴出双线性插值算法的核心代码段：

for i in range(dstHeight):for j in range(dstWidth):srcX = j*(srcWidth/dstWidth)-bias_Width    srcY = i*(srcHeight/dstHeight)-bias_HeightsrcX_0 = int(np.floor(srcX))u = np.float(srcX-srcX_0)srcX_1 = int(np.ceil(srcX))if srcX_1>srcWidth-1:             #消除数组越界问题srcX_1 = srcX_1-1srcY_0 = int(np.floor(srcY))v = srcY-srcY_0srcY_1 = int(np.ceil(srcY))if srcY_1>srcHeight-1:srcY_1 = srcY_1-1dstImgInfo[i][j] =(1-u)*(1-v)*img[srcY_0][srcX_0]+u*(1-v)*img[srcY_0][srcX_1]+(1-u)*v*img[srcY_1][srcX_0]+u*v*img[srcY_1][srcX_1]

🚀 计算机视觉基础教程说明

章号                                    内容
0                              色彩空间与数字成像
1                              计算机几何基础
2                              图像增强、滤波、金字塔
3                              图像特征提取
4                              图像特征描述
5                              图像特征匹配
6                              立体视觉
7                              项目实战

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