[图像]图像缩放算法-双线性内插法

祥知道

发布于 2020-03-10 14:55:00

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原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/45014879

简介: 图像缩放算法–双线性内插法，以及详解Matlab二维插值算法的 interp2()

1.原理介绍

双线性内插法是利用待求象素四个邻象素的灰度 (RGB可以分别进行插值) 在两个方向上作线性内插，公式推导如下 (原谅我没用visio和MathType，还是用手简单粗暴)

2.代码实现

原来做这个只是为了验证一下 Matlab 的 interp2() 函数，但是发现了一些问题，原来以为是 Matlab 错了，最后发现是我太年轻了，不过也怪文档不清晰 (感觉吐槽好无力啊)。

众所周知，Matlab的取值是先行后列，但这个函数的用的坐标系是图像坐标系，如上图所示，所以函数 interp2(src, x, y) 中的 x 和 y 不是 矩阵src 的行和列，而且 x和y 既可以单一的 位置值，也可以是 位置值的矩阵，其实很简单的映射关系，但是就是特别绕 (我承认我智商有点着急) 。代码附上 (Matlab实现)。

2.1.插值函数代码:

    function zi = qfxInterp2(src, x, y)
    % if src is a matrices , number x expresses the position in the column direction and the number y expresses the position in the row direction.
    % O ---------------------> x(u,i)
    % |
    % |
    % |  点src(x, y) 在Matlab里面表示为 src(y, x)
    % |
    % |
    % |
    % y(v,j)


    % x与y应该有着相同的大小。最终形成的zi也是和x, y的size相同。
    % 如果用这个函数进行图像的变换, 则src是图像, x和y还有zi应该和src的size一样大, 关系为：
    % 点zi(u, v)是原图像中的点src( x(u, v), y(u, v) ), 但实际上这个点是通过插值得到的。x, y, src, zi都是u*v大小的矩阵, 只是src和zi存的是像素值, x和y存的是zi对应像素的插值坐标。

    % src(i, j)=a ----------------src(i+1, j)=b
    % |                      |
    % |                      dv
    % |                      |
    % |                    src(i+du,j+dv)
    % |<--------- du --------->
    % src(i, j+1)=c---------------src(i+1, j+1)=d
    %Matlab的取值顺序和上述的坐标系不同, 注意切记

    [row,col] = size(x);
    [imax,jmax] = size(src);%不能超过插值表的界限
    for v = 1:row
        for u = 1:col
            i = floor(x(v,u));
            j = floor(y(v,u));
            du = x(v,u) - i;
            dv = y(v,u) - j;

            a = getValue(src, j, i, jmax, imax);
            b = getValue(src, j, i+1, jmax, imax);
            c = getValue(src, j+1,i, jmax, imax);
            d = getValue(src, j+1,i+1, jmax, imax);

            zi(v,u) = (1-du)*(1-dv)*a + (1-dv)*du*b + (1-du)*dv*c + du*dv*d;
        end
    end

    end

    function value = getValue(mat,r,c,rMax,cMax)
        if((r>rMax)||(r<=0)||(c>cMax)||(c<=0))
            value = 0;
        else
            value = mat(r,c);
        end
    end

2.2.结果对比:

调用函数以及与 Matlab的 interp2() 对比:

    clear
    clc
    source = [ 1, 2;
               3, 4];

    %想要插值的目标位置
    xLocal = [1.2,1.2 ;
              1.8,1.7];
    yLocal = [1.2,1.8;
              1.2,1.8];

    I = interp2(source, xLocal, yLocal )
    I2 = qfxInterp2(source,xLocal,yLocal)

Matlab输出效果:

I =

    1.6000    2.8000
    2.2000    3.3000


I2 =

    1.6000    2.8000
    2.2000    3.3000

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