PhotoShop算法实现--图像缩放（十八）

PhotoShop算法实现--图像缩放（十八）

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        在实际中，图像有可能太大或太小，不利于传输等原因，常常需要对图像进行缩放。加上图像X轴方向的缩放比例为fx，Y轴方向的缩放比例为fy，那么对于原图的(x0,y0)点，对应于缩放后的图像（x1,y1),它们之间有如下关系：

x0 = x1/fx;
y0 = y1/fy;

       对于缩小的情况，如果fx=fy=0.5，也即图像被缩放到原图的1/4（宽和高各缩小一半）,此时缩小后图像的（0,））位置对应原图的(0,0)，(0,1)位置对应原图的(0,2)，(1,0)位置对应原图的(2,0)，也即每隔一行取一个像素点，每隔一列进行操作；同理，当fx=fy=2时，图像放大到原来的4倍，此时(0,0)对应原图的(0,0),(1,0)对应原图的（0.5,0），而该像素不存在，所以需要进行插值（本文算法采用最近邻插值方法）。

       实现代码：

// fx:x方向缩放比例
// fy:y方向缩放比例
void PhotoShop::Zoom(Mat& img, Mat& dst, float fx, float fy)
{
	int height = (int)(img.rows*fy+0.5);
	int width = (int)(img.cols*fx+0.5);

	if ( dst.empty())
		dst.create( height,width, img.type());  

	dst = cv::Scalar::all(0);

	int i, j, i0, j0, k;
	Size size = dst.size();
	int chns = dst.channels();

	for (  i= 0; i<size.height; ++i)
	{
		i0 = (int)(i/fy+0.5); // 在原图的位置行	

		const unsigned char* srcData = (const unsigned char*)img.data + img.step*i0;
		unsigned char* dstData = (unsigned char*)dst.data + dst.step*i;

		for (  j=0; j<size.width; ++j) 
		{	 
			j0 = (int)(j/fx+0.5);  // 在原图的列
			if ( i0>=0 && i0<img.rows && j0>=0 && j0<img.cols)
			{
				for ( k=0; k<chns; ++k)
				{
					dstData[j*chns+k] = srcData[j0*chns+k];
					//setPixel(dst, i, j, k, getPixel(img, i0, j0, k));
				}
			}
			else
			{
				for ( k=0; k<chns; ++k)
				{
					dstData[j*chns+k] = 255;
					//setPixel(dst, i, j, k, 255);
				}
			}					
		}
	}	
}

        来张缩小的实验图：

 

        再来张放大的实验图：

       从上面的实验图可以看到，缩放后的图像变得比较粗糙，图像质量有所下降。在进行图像缩放时需要进行必要的插值操作，除了最近邻插值法外，还有效果更佳的双线性插值和高阶插值等。

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