图像放缩之临近点插值

图像放缩之临近点插值

一：数学原理

当一幅二维数字图像从源图像N*M被放为(j*N) * (k*M)目标图像是，参照数学斜率计算公式

必然有:

(X1 – Xmin)/(Xmax - Xmin) = (Y1 - Ymin)/(Ymax-Ymin)

 

当Xmin 和 Ymin均为从零开始的像素点时，公式可以简化为:

         X=Y1 (Xmax/Ymax)

 

对于任意一幅源图像来说，假设放大后目标图像的宽为Dw高为Dh,任意目标像素点(Dx, Dy)

在源图像上的位置为:

         Sx= Dx * (Sh/Dh) // row

         Sy= Dy * (Sw/Dw) // column

 

其中，(Sx,Sy)为对于的源图像上的像素点，Sw和Sh分别为源图像的宽度和高度。最终有

         Dpixel(Dx,Dy) = Spixel(Sx, Sy);

 

二：临近点插值算法的缺点

临近点插值算法会产生锯齿效果, 不是一个很好的图像放缩算法，临近点插值算法不改变源

像素点到目标像素点的值，只是最简单的位置匹配而已，相比之下，双线性内插值算法和双

立方插值算法效果更好，但是计算量更大，临近点插值是计算量最小的防缩算法。

 

三：关键程序代码解释

从BufferedImage对象中获取像素数组的代码如下：

int type = img.getType();

if ( type == BufferedImage.TYPE_INT_ARGB ||

type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB ) {

    img.getRaster().setDataElements(x, y,width,height, pixelsData);

}

else {

    img.setRGB(x, y, width, height, pixelsData, 0, width);

}

 

从源图像对象一维像素数组转换为三维对象数组，代码如下：

int[][][] tempData = new int[imgRows][imgCols][4];

tempData[row][col][0] =(aRow[col] >> 24) & 0xFF; // alpha

tempData[row][col][1] =(aRow[col] >> 16) & 0xFF; // red

tempData[row][col][2] =(aRow[col] >> 8) & 0xFF;  // green

tempData[row][col][3] = (aRow[col]) &0xFF;       // blue

 

首先要计算行与列的缩放比例，计算代码如下：

float rowRatio = ((float)srcH)/((float)destH);

float colRatio = ((float)srcW)/((float)destW);

 

计算源像素点的行位置：

int srcRow = Math.round(((float)row)*rowRatio);

 

计算源像素点的列位置：

int srcCol = Math.round(((float)col)*colRatio);

 

四：程序效果

五：程序源代码

 "font-weight: normal;">public class NearNaighborZoom implements ImageScale {

     public NearNaighborZoom() {

     }

     /**
      * (X-Xmin)/(Xmax-Xmin) = (Y-Ymin)/(Ymax-Ymin)
      * assume Xmin and Ymin are zero, then the formula will be f(x) = kx (k - coefficent, slope)
      *
      */
     @Override
     public int[] imgScale(int[] inPixelsData, int srcW, int srcH, int destW, int destH) {
         int[][][] inputThreeDeminsionData = processOneToThreeDeminsion(inPixelsData, srcH, srcW);
         int[][][] outputThreeDeminsionData = new int[destH][destW][4];
         float rowRatio = ((float)srcH)/((float)destH);
         float colRatio = ((float)srcW)/((float)destW);
         for(int row=0; row
             // convert to three dimension data
             int srcRow = Math.round(((float)row)*rowRatio);
             if(srcRow >=srcH) {
                 srcRow = srcH - 1;
             }
             for(int col=0; col
                 int srcCol = Math.round(((float)col)*colRatio);
                 if(srcCol >= srcW) {
                     srcCol = srcW - 1;
                 }
                 outputThreeDeminsionData[row][col][0] = inputThreeDeminsionData[srcRow][srcCol][0]; // alpha
                 outputThreeDeminsionData[row][col][1] = inputThreeDeminsionData[srcRow][srcCol][1]; // red
                 outputThreeDeminsionData[row][col][2] = inputThreeDeminsionData[srcRow][srcCol][2]; // green
                 outputThreeDeminsionData[row][col][3] = inputThreeDeminsionData[srcRow][srcCol][3]; // blue
             }
         }
         return convertToOneDim(outputThreeDeminsionData, destW, destH);
     }

     /*  The purpose of this method is to convert the data in the 3D array of ints back into
      *  the 1d array of type int.
      *
      */
     public int[] convertToOneDim(int[][][] data, int imgCols, int imgRows) {
         // Create the 1D array of type int to be populated with pixel data
         int[] oneDPix = new int[imgCols * imgRows * 4];

         // Move the data into the 1D array. Note the
         // use of the bitwise OR operator and the
         // bitwise left-shift operators to put the
         // four 8-bit bytes into each int.
         for (int row = 0, cnt = 0; row < imgRows; row++) {
             for (int col = 0; col < imgCols; col++) {
                 oneDPix[cnt] = ((data[row][col][0] << 24) & 0xFF000000)
                         | ((data[row][col][1] << 16) & 0x00FF0000)
                         | ((data[row][col][2] << 8) & 0x0000FF00)
                         | ((data[row][col][3]) & 0x000000FF);
                 cnt++;
             }// end for loop on col

         }// end for loop on row

         return oneDPix;
     }// end convertToOneDim

     private int[][][] processOneToThreeDeminsion(int[] oneDPix2, int imgRows, int imgCols) {
         int[][][] tempData = new int[imgRows][imgCols][4];
         for(int row=0; row

             // per row processing
             int[] aRow = new int[imgCols];
             for (int col = 0; col < imgCols; col++) {
                 int element = row * imgCols + col;
                 aRow[col] = oneDPix2[element];
             }

             // convert to three dimension data
             for(int col=0; col
                 tempData[row][col][0] = (aRow[col] >> 24) & 0xFF; // alpha
                 tempData[row][col][1] = (aRow[col] >> 16) & 0xFF; // red
                 tempData[row][col][2] = (aRow[col] >> 8) & 0xFF;  // green
                 tempData[row][col][3] = (aRow[col]) & 0xFF;       // blue
             }
         }
         return tempData;
     }

 }