图像处理, 图像插值算法

转载自https://blog.csdn.net/weixin_39940512/article/details/105343418

@(Aaron) [图像处理, 图像插值算法]

1.1 简介

  在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象$[u，v][u，v][u，v]$f(x,y)=[f(1,0)−f(0,0)]x+[f(0,1)−f(0,0)]y+[f(1,1)+f(0,0)−f(0,1)−f(1,0)]xy+f(0,0)​

1.4.3 映射方法

向前映射法

  可以将几何运算想象成一次一个象素地转移到输出图象中。如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置，则其灰度值就按插值算法在4个输出象素之间进行分配。称为向前映射法，或象素移交影射。

注：从原图象坐标计算出目标图象坐标镜像、平移变换使用这种计算方法

向后映射法

  向后映射法（或象素填充算法）是输出象素一次一个地映射回到输入象素中，以便确定其灰度级。如果一个输出象素被映射到4个输入象素之间，则其灰度值插值决定，向后空间变换是向前变换的逆。

注：从结果图象的坐标计算原图象的坐标

• 旋转、拉伸、放缩可以使用
• 解决了漏点的问题，出现了马赛克

1.5 基于OpenCV的实现

1.5.1 C++

函数原型：

void cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

src:输入图像
dst:输出图像
dsize:输出图像尺寸
fx、fy:x,y方向上的缩放因子
INTER_LINEAR：插值方法，总共五种
    1. INTER_NEAREST - 最近邻插值法
    2. INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）
    3. INTER_AREA - 基于局部像素的重采样(resampling using pixel area relation)。对于图像抽取(image decimation)来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
    4. INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
    5. INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

     
     
     
     

     
     
     
     

      
      
      
      
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代码实践：

#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char* argv[])
{
Mat img = imread(“D:/image/yuner.jpg”);
if (img.empty())
{
cout << “无法读取图像” << endl;
return 0;
}

int height = img.rows;
int width = img.cols;
// 缩小图像，比例为(0.2, 0.2)
Size dsize = Size(round(0.2 * width), round(0.2 * height));
Mat shrink;
//使用双线性插值
resize(img, shrink, dsize, 0, 0, INTER_LINEAR);

// 在缩小图像的基础上，放大图像，比例为(1.5, 1.5)
float fx = 1.5;
float fy = 1.5;
Mat enlarge1, enlarge2;
resize(shrink, enlarge1, Size(), fx, fy, INTER_NEAREST);
resize(shrink, enlarge2, Size(), fx, fy, INTER_LINEAR);

// 显示
imshow("src", img);
imshow("shrink", shrink);
imshow("INTER_NEAREST", enlarge1);
imshow("INTER_LINEAR", enlarge2);
waitKey(0);
return 0;

}

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原图

0.2倍缩小，双线性插值

1.5倍放大，最近邻插值

1.5倍放大，双线性插值

1.5.2 Python

函数原型：

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

参数：

参数	描述
src	【必需】原图像
dsize	【必需】输出图像所需大小
fx	【可选】沿水平轴的比例因子
fy	【可选】沿垂直轴的比例因子
interpolation	【可选】插值方式

插值方式：

cv.INTER_NEAREST	最近邻插值
cv.INTER_LINEAR	双线性插值
cv.INTER_CUBIC	基于4x4像素邻域的3次插值法
cv.INTER_AREA	基于局部像素的重采样

通常，缩小使用cv.INTER_AREA，放缩使用cv.INTER_CUBIC(较慢)和cv.INTER_LINEAR(较快效果也不错)。默认情况下，所有的放缩都使用cv.INTER_LINEAR。

代码实践：

import cv2

if name == “main”:
img = cv2.imread(‘D:/image/yuner.jpg’, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

print('Original Dimensions : ',img.shape)

scale_percent = 30       # percent of original size
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

fx = 1.5
fy = 1.5

resized1 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_NEAREST)

resized2 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)

cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.imshow("INTER_NEAREST image", resized1)
cv2.imshow("INTER_LINEAR image", resized2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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0.3倍缩小，双线性插值

1.5倍放大，最近邻插值

1.5倍放大，双线性插值

• 推荐书籍：学习OpenCV中文版
• 推荐博客：https://blog.csdn.net/hongbin_xu/category_6936122.html

1.6 总结

  插值算法是很多几何变换的基础和前置条件，对插值算法细节的掌握有助于对其他算法的理解，为自己的学习打下坚实的基础。

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Task01 OpenCV框架与图像插值算法 END.

— By: Aaron

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