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opencv笔记(三十五)——线性插值、双线性插值_opencv bilinear

opencv bilinear

1.为什么要用图像的插值?[1]

      在图像的放大和缩小的过程中,需要计算新图像像素点对应原图的位置,如果计算的位置不是整数,就需要用到图像的内插,我们需要寻找在原图中最近的像素点赋值给新的像素点,这种方法最简单是最近邻插法,这种方法好理解、简单,但是不实用,会产生失真现象,产生棋盘格效应,更实用的方法就是双线性内插。

2.一维线性插值

                                                     

我们已经知道(x0,y0)与(x1, y1)的值,并且已知 x 的值,要求 y 的值。根据初中的知识:

我们可以得到:.     

令:

则:

3.双线性内插法的推导过程

       双线性插值是做了三次一维的线性插值,我们用四个最近邻估计给定的点的灰度。我们新图像的像素点对应输入图像的(u0 , v0)(u0,v0不是整数),则其必定落在原始图像四个像素点中间。四个像素点分别是(u' , v' )、(u' , v' +1)、(u'+1 , v' )、(u' +1, v'+1 )。如下图1所示:

                图1 

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