图像缩放之双三次插值法
来源:互联网 发布:编程是什么 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 23:35
今天学习了第三种图像缩放的方法,双三次插值法。由于理解能力比较差,看了好久的公式,还是云里雾里,但是为了督促自己学习,还是把已知的部分记录下来。
数学原理
维基百科的解释
假设源图像A大小为m*n,缩放后的目标图像B的大小为M*N。那么根据比例我们可以得到B(X,Y)在A上的的
对应坐标为A(x,y)=A(X*(m/M),Y*(n/N))。在双线性插值法中,我们选取A(x,y)的最近四个点。而在双立方
插值法中,我们选取的是最近的16个像素点作为计算目标图像B(X,Y)处像素值的参数。如图所示:
如图所示P点就是目标图像B在(X,Y)处对应于源图像中的位置,P的坐标位置会出现小数部分,所以我们假设
P的坐标为P(x+u,y+v),其中x,y分别表示整数部分,u,v分别表示小数部分。那么我们就可以得到如图所示的
最近16个像素的位置,在这里用a(i,j)(i,j=0,1,2,3)来表示。
双立方插值的目的就是通过找到一种关系,或者说系数,可以把这16个像素对于P处像素值得影响因子找出
来,从而根据这个影响因子来获得目标图像对应点的像素值,达到图像缩放的目的。
我在这次的学习中学习的是基于BiCubic基函数的双三次插值法,BiCubic基函数形式如下:
参考这里的博客
我们要做的就是求出BiCubic函数中的参数x,从而获得上面所说的16个像素所对应的系数。在学习双线性插
值法的时候,我们是把图像的行和列分开来理解的,那么在这里,我们也用这种方法描述如何求出a(i,j)对应
的系数k_ij。假设行系数为k_i,列系数为k_j。我们以a00位置为例:
首先,我们要求出当前像素与P点的位置,比如a00距离P(x+u,y+v)的距离为(1+u,1+v)。
那么我们可以得到:k_i_0=W(1+u),k_j_0=W(1+v).
同理我们可以得到所有行和列对应的系数:
k_i_0=W(1+u), k_i_1=W(u), k__i_2=W(1-u), k_i_3=W(2-u);
k_j_0=W(1+v), k_j_1=W(v), k_j_2=W(1-v), k_j_3=W(2-v);
这样我们就分别得到了行和列方向上的系数。
由k_i_j=k_i*k_j我们就可以得到每个像素a(i,j)对应的权值了。
最后通过求和公式可以得到目标图片B(X,Y)对应的像素值:
pixelB(X,Y)=pixelA(0,0)*k_0_0+pixelA(0,1)*k_0_1+…+pixelA(3,3)*k_3_3;
这里其实就是个求和公式,由于不知道怎么编辑公式,就这样表达了。
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注:由于作者编程能力有限,希望有人能指正一下怎么优化这里的程序,这个程序只是实现了算法,运行
速度慢的要死不能忍受!
效果展示
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