【图像缩放】最邻近插值

前言

图像处理中有三种常用的插值算法：

• 最邻近插值
• 双线性插值
• 双立方（三次卷积）插值

本文介绍其中的最邻近插值

如果想先看效果和源码，可以拉到最底部

何时进行最邻近插值

这个算法的特点是

• 速度非常快速
• 误差很大
• 如果缩放系数较大，肯定会有马赛克效果

适合在一些需要实时预览缩放后效果，但是精度要求又不是很高的场景

数学理论

最简单的理论-1对1映射，如图

简单分析如下：

• 目标插值图中的某像素点(distI, distJ)在原图中的映射为(i + v, j + u)
• 最终这个点的取值就是(i, j)处的值
• v,u都小于1（就是进行一次取整）

插值公式

F(i + v, j + u) = f(i, j)

直接映射+取整即可完成取值

代码实现

过于简单，不再赘述，核心就是

运行效果

可参考同系列中的双立方插值中的效果图

三种插值算法的简单比较

纬度	最邻近	双线性	双立方
速度	快	较慢	慢
质量	低	中	高
质量相比于canvas	远低于	低于	高于
代码实现难度	极易	易	偏难
适用场景	实时计算	作为默认实现效果	高质量的效果

开源项目

这个项目里用JS实现了几种插值算法，包括（最邻近值，双线性，三次卷积-包括两种不同实现等）

https://github.com/dailc/image-process

附录

博客

初次发布2016.11.02于我个人博客上面

http://www.dailichun.com/2017/11/01/imageprocess_nearestinterpolation.html