图像插值-双线性插值(bilinear)
双线性插值(bilinear)
本文将未做插值的原始图像称作源图像,源图像插值缩放K倍后的图像称作目标图像。
以下标识符的意义:
- 算法
双线性插值的主要思想是目标点归一化后在四周取4个最近邻点,并根据权重对其做线性函数计算,从而得到目标像素点的值。将目标像素点(dstX,dstY)归一化后得(dstX/K,dstY/K),其左上方最近邻源像素点A点坐标为:
srcX=floor(dstX/K); srcY=floor(dstY/K)
u=dstY/K-srcY; v=dstX/K-srcX
根据距离越近,权重越大的原则,A,B,C,D四点的加权系数应为
a=(1-u)*(1-v) b=u*(1-v) c=(1-u)*v d=u*v
四个加权系数之和为1,目标元素点dst(dstX,dstY)值为:
a*src(srcX,srcY)+b*src(srcX+1,srcY)+c*src(srcX,srcY+1)+d*src(srcX+1,srcY+1)
- 实现
本程序是matlab写的一个my_bilinear函数,与matlab自有的imresize函数的bilinear型相对应。可以实现任意倍数的放大。
matlab代码:
function [output]=my_bilinear(src,K)
%双线性插值插值
%输入:源图像src,放大倍数K
%输出:目标图像矩阵dst[srcM,srcN,srcC]=size(src);%源图像元素点的行列数及色板数
dstM=round(K*srcM);%该处仍要确保当放大倍数K非整数时目标图像大小为整数
dstN=round(K*srcN);%使用class将数据类型统一,目标图像初始化
dst=ones(dstM,dstN,srcC,class(src));%逐像素点赋值
for dstX=1:dstMfor dstY=1:dstNfor dstC=1:srcCsrcX=floor(dstX/K);%最近邻左上方像素点位置srcY=floor(dstY/K);u=dstY/K-srcY;v=dstX/K-srcX;a=(1-u)*(1-v); %最近邻四点的加权系数b=u*(1-v); c=(1-u)*v;d=u*v;srcX(srcX+1>srcN)=srcN-1; %防止索引源图像界外位置srcX(srcX<1)=1; %这种函数对比if_else耗时较长但简洁srcY(srcY+1>srcM)=srcM-1;srcY(srcY<1)=1;dst(dstX,dstY,dstC)=a*src(srcX,srcY,dstC)+b*src(srcX+1,srcY,dstC)+c*src(srcX,srcY+1,dstC)+d*src(srcX+1,srcY+1,dstC);endend
end
output=dst;
end
- 评估
分别使用本文函数my_bilinear函数和matlab的imresize函数中的bilinear型对lena图进行2倍放大,并计时。
test代码:
close all
figure
A=imread('D:\Files\Downloads\DIP\picture\Lena.jpg');
imshow(A);
figure
tic
imshow(my_bilinear(A,2));
toc
figure
tic
imshow(imresize(A,2,'bilinear'));
toc
结果:
细节:
耗时:
综上,两者效果无差别,但my_bilinear函数更慢,这是因为matlab自身使用矩阵运算,速度更快。
该算法速度快于双三次慢于最近邻,但效果不如双三次插值好。
附:
最近邻插值
双三次插值
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