图像插值-双三次插值（bicubic）

双三次插值
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
如下图，双三次插值就是通过对周边16个点（A,B,C,…N,O,P）进行加权计算得到目标像素点的值，
(dstX/K，dstY/K)归一化后为(dstX/K，dstY/K)，可推得：
srcX=floor(dstX/K);
srcY=floor(dstY/K);
v=dstX/K-srcX;
u=dstY/K-srcY;
这样，就能得到16个点的位置。
加权系数的计算方法有很多种，我采用基于BiCubic基函数的方法，该函数形式如下：

其中，x,y为周围16个源像素点到（dstX/K，dstY/K）的行列方向的距离，
那么，目标像素点的值应为：
实现
本程序是matlab写的一个my_bicubic函数，与matlab自有的imresize的bicubic型函数相对应。可以实现任意倍数的放大。
matlab代码：

function [output]=my_bicubic(src,K)
%
%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:dstNX=dstX/K;Y=dstY/K;if X<2||X>srcM-2||Y<2||Y>srcN-2 %在边界采用最近邻插值for dstC=1:srcCsrcX=round(dstX/K);srcY=round(dstY/K);srcX(srcX>srcN)=srcN; %防止索引源图像界外位置,该函数很耗时但简洁srcX(srcX<1)=1;srcY(srcY>srcM)=srcM ;srcY(srcY<1)=1;dst(dstX,dstY,dstC)=src(srcX,srcY,dstC);endelse            %非边界位置采用双三次插值srcX=floor(X);%最近邻左上方像素点位置srcY=floor(Y);v=X-srcX;u=Y-srcY;X1=zeros(4,4);  X2=zeros(4,4);  %距离矩阵W1=ones(4,4); W2=ones(4,4);    %系数矩阵for i=1:4for j=1:4X1(i,j)=abs(v-i+2);X2(i,j)=abs(u-j+2);if X1(i,j)<=1W1(i,j)=1.5*(X1(i,j))^3-2.5*(X1(i,j))^2+1;elseif  X1(i,j)<2W1(i,j)=(-0.5)*(X1(i,j))^3+2.5*(X1(i,j))^2-4*X1(i,j)+2;elseW1(i,j)=0;endendif X2(i,j)<=1W2(i,j)=1.5*(X2(i,j))^3-2.5*(X2(i,j))^2+1;elseif  X2(i,j)<2W2(i,j)=(-0.5)*(X2(i,j))^3+2.5*(X2(i,j))^2-4*X2(i,j)+2;elseW2(i,j)=0;endendendendW=W1.*W2;Z=ones(4,4);  %16个源像素点矩阵O=ones(4,4);  %16个加权后的源像素点矩阵for dstC=1:srcCfor i=1:4for j=1:4Z(i,j)=src(srcX-1+i-1,srcY-1+j-1,dstC);O(i,j)=W(i,j).*Z(i,j);endendO1=sum(sum(O));dst(dstX,dstY,dstC)=O1;endendend
end
output=dst;
end

评估
分别使用本文函数my_bicubic函数和matlab的imresize函数中的bicubic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_bicubic(A,2));
toc
figure
tic
imshow(imresize(A,2,'bicubic'));
toc

结果：

右下角边界细节：

由于该算法在边界邻域会越界，所以我采用最近邻法来补充边界，matlab的imresize函数处理得完美，还不知道它是如何处理的，知道了我就更新。
2021.3.18更新：imresize函数应该是以边界为对称轴，对边界像素块做对称拓展，从而使得边界点也能取得周围16个点进行加权计算。

耗时:

综上，处理效果越来越好，但耗时也越来越长。
附：
最近邻插值
双线性插值

图像插值-双三次插值（bicubic）相关推荐

传统图片超分算法——双三次插值 (Bicubic)、附C++源码
呼,花了一个下午,终于是写完加调试完了所有的代码. 双三次插值介绍之前我写的这篇博客中讲了什么是超分,并实现了单线性插值算法和双线性插值算法.在这里将再介绍一种插值算法--双三次插值算法. 首先,双 ...
【数字图像处理】图像内插“双三次内插法双三次插值 Bicubic interpolation”（cv2.resize、cv.INTER_CUBIC）
文章目录基本原理代码引用自:<数字图像处理> 基本原理引用自:https://baike.baidu.com/item/%E5%8F%8C%E4%B8%89%E6%AC%A1%E6 ...
【图像处理】双三次插值(Bicubic interpolation)原理及matlab简易版代码
先简单写下. 双线性插值:缩放后图像矩阵(简称TI)像素坐标映射到原图像矩阵(简称OI)中得坐标点P(x,y),P点临近四个坐标点像素值的线性加权求和即P点像素值. "双"指的图像 ...
OpenCV图像缩放插值之BiCubic双三次插值
图像缩放算法简介在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值(立体插值),兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中 ...
图像常用的插值算法：最近邻插值、双线性插值和双三次插值算法
图像常用的插值算法最近邻插值算法双线性插值算法双三次插值(bicubic)算法三种插值算法的优缺点插值算法是图像缩放中的一项基本且重要的算法:在图像缩放中,输出图像像素点坐标可能对应输入图像 ...
基于matlab的脑瘤mr图像处理_基于Matlab GUI的医学图像处理课程虚拟实验平台设计...
论文写作指导:请加QQ229366758 摘要:针对医学生工程技术缺乏的状况,分析医学生学习医学图像处理存在的困难,提出利用Matlab图像处理工具和简单的GUI界面,设计和构建包含医学图像处理教学 ...
HRNet论文笔记及代码详解
<Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition> 0. 前置知识 1)图像语义信息理解 2)特征金 ...
100年前的北京Vlog火了！大神利用AI修复古董纪录片，还原1920年的京城生活
点击上方"视学算法",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达十三发自凹非寺来源:量子位(QbitAI) 百年前的北京是什么 ...
python的窗口处理模块_python的图像处理模块
除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级.特征级.语义级.应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存.滤波.直方图均衡等简单的操作,下面对这些 ...
深度学习之双线性插值（Bilinear interpolation）
1. 什么是插值 Interpolation is a method of constructing new data points within the range of a discrete se ...

图像插值-双三次插值（bicubic）

图像插值-双三次插值（bicubic）相关推荐

最新文章

热门文章