太阳能建设网站,2023年正国级干部,青岛谷歌推广,php网站开发是学什么的双线性插值是一种常用的图像插值方法#xff0c;用于将低分辨率的图像放大到高分辨率。它基于一个假设#xff1a;在两个相邻像素之间的值是线性的。
双线性插值考察444邻域的像素点#xff0c;并根据距离设置权值。虽然计算量增大使得处理时间变长#xff0c;但是可以有效… 双线性插值是一种常用的图像插值方法用于将低分辨率的图像放大到高分辨率。它基于一个假设在两个相邻像素之间的值是线性的。
双线性插值考察444邻域的像素点并根据距离设置权值。虽然计算量增大使得处理时间变长但是可以有效抑制画质劣化。 放大后图像的座标(x′,y′)(x,y)(x′,y′)除以放大率aaa可以得到对应原图像的座标(⌊x′a⌋,⌊y′a⌋)(\lfloor \frac{x}{a}\rfloor , \lfloor \frac{y}{a}\rfloor)(⌊ax′⌋,⌊ay′⌋)。 求原图像的座标(⌊x′a⌋,⌊y′a⌋)(\lfloor \frac{x}{a}\rfloor , \lfloor \frac{y}{a}\rfloor)(⌊ax′⌋,⌊ay′⌋)周围444邻域的座标I(x,y)I(x,y)I(x,y)I(x1,y)I(x1,y)I(x1,y)I(x,y1)I(x,y1)I(x,y1)I(x1,y1)I(x1, y1)I(x1,y1) 分别求这4个点与(x′a,y′a)(\frac{x}{a}, \frac{y}{a})(ax′,ay′)的距离根据距离设置权重wd∑dw \frac{d}{\sum\ d}w∑ dd 根据下式求得放大后图像(x′,y′)(x,y)(x′,y′)处的像素值
dxx′a−xdyy′a−yI′(x′,y′)(1−dx)(1−dy)I(x,y)dx(1−dy)I(x1,y)(1−dx)dyI(x,y1)dxdyI(x1,y1)d_x \frac{x}{a} - x\\ d_y \frac{y}{a} - y\\ I(x,y) (1-d_x)\ (1-d_y)\ I(x,y) d_x\ (1-d_y)\ I(x1,y) (1-d_x)\ d_y\ I(x,y1) d_x\ d_y\ I(x1,y1) dxax′−xdyay′−yI′(x′,y′)(1−dx) (1−dy) I(x,y)dx (1−dy) I(x1,y)(1−dx) dy I(x,y1)dx dy I(x1,y1)
import cv2
import numpy as np# 定义双线性插值函数
def bilinear_interpolation(img, scale):height, width img.shape[:2] # 获取原始图像的高度和宽度new_height int(height * scale) # 计算缩放后的高度new_width int(width * scale) # 计算缩放后的宽度new_img np.zeros((new_height, new_width, 3), dtypenp.uint8) # 创建新图像for i in range(new_height): # 遍历新图像的每一行for j in range(new_width): # 遍历新图像的每一列# 计算在原始图像中的坐标x i / scaley j / scale# 计算距离最近的四个像素的坐标x1 int(x)y1 int(y)x2 min(x1 1, height - 1)y2 min(y1 1, width - 1)# 获取四个像素的像素值f11 img[x1, y1]f12 img[x1, y2]f21 img[x2, y1]f22 img[x2, y2]# 计算插值权重wx x2 - xwy y2 - y# 计算插值像素值new_img[i, j] (f11 * wx * wy f12 * wx * (1 - wy) f21 * (1 - wx) * wy f22 * (1 - wx) * (1 - wy)).astype(np.uint8)return new_img# 加载图像
img cv2.imread(input.jpg)# 缩放图像
scale 2
new_img bilinear_interpolation(img, scale)# 显示输出图像
cv2.imshow(input, img)
cv2.imshow(output, new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的代码中双线性插值函数bilinear_interpolation()接受两个参数分别是输入图像img和缩放倍数scale。函数首先获取原始图像的高度和宽度然后计算缩放后的高度和宽度并创建一个新图像。接下来函数遍历新图像的每一个像素并计算在原始图像中的坐标。然后函数找到距离最近的四个像素并获取它们的像素值。接着函数计算插值权重并使用这些权重计算插值像素值。最后函数返回新图像。
示例代码加载图像input.jpg并将其缩放两倍然后显示输入图像和输出图像。在此示例中输出图像使用双线性插值生成。
