常用的插值法包括：最近邻插值、线性插值、双线性插值和双三次插值。...最近邻插值法 最近邻插值法实现起来最简单粗暴，运算量也最小，只需要直接复制最近像素点的像素值进行填补即可，但是照搬旁边的像素最显著的特点就是效果差、块效应明显。 ?...将左图进行最近邻插值后 得到的右图产生了明显可见的锯齿或马赛克现象 线性插值 线性插值 (Linear Interpolation) 是在一个方向上进行插值，只针对一维数据，其方程式是一个一元多项式，...双线性插值的运算过程比最近邻插值稍稍复杂一些，但是效果更光滑，这也导致插值后图像的部分细节看起来比较模糊。...并排比较输出大小 ?
我们发现未知像素位于(-0.5，-0.5)，(-0.5,0.5)等等… 现在比较已知像素的值和最近的未知像素的值。之后，将最接近的值P(-0.5，-0.5)赋值为10，即像素在(0,0)处的值。...然后我们在点A和点B上使用线性插值得到所需的像素值(0.75,0.25)。 既然我们已经理解了这些值是如何得到的，那么让我们把它放到一个2x2图像的环境中，这个图像已经进行了最近的近邻插值。...同样，在调整大小的同时对图像进行线性插值，效果如下: ? 双线性插值比近邻插值具有更长的处理时间，因为它需要4个像素值来计算被插值的像素。然而，它提供了一个更平滑的输出。...双立方插值 在双立方插值中，我们将待插值的像素周围的16个像素(4x4邻域)与双线性插值中考虑的4个像素(2x2邻域)相比。 考虑4x4曲面，我们可以用这个公式找到插值像素的值: ?...在许多编辑程序、打印机驱动程序和相机中都是用这种插值算法作为标准。 因此，我们可以看到不同的插值技术有不同的用例。因此，了解在调整图像大小时最有用的插值类型非常重要。
—— 一阶插值法 2.3 双线性插值 (Bilinear Interpolation) —— 一阶插值法 2.4 双三次插值 (Bicubic Interpolation) 三、比较与总结 四、延伸...： ---- 2.4 双三次插值 (Bicubic Interpolation) 又称 立方卷积插值 / 双立方插值，在数值分析中，双三次插值是二维空间中最常用的插值方法。...最近邻插值 法的优点是计算量很小，算法也简单，因此运算速度较快。...双线性插值 法效果要好于最近邻插值，只是计算量稍大一些，算法复杂些，程序运行时间也稍长些，但缩放后图像质量高，基本克服了最近邻插值灰度值不连续的特点，因为它考虑了待测采样点周围四个直接邻点对该采样点的相关性影响...一方面，传统插值方法多为 线性插值 方法，如最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。
，而双三次取样则会产生不理想的抗锯齿效果) 最近邻插值： 原理：最近邻插值是一种简单的插值方法，它选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果。...双线性插值： 原理：双线性插值使用目标位置周围4个最近的已知像素值，根据距离和权重进行加权平均来计算插值结果。 优点：相比于最近邻插值，结果更平滑，减少了锯齿状伪影。...双三次插值（bicubic interpolation）： 插值方法原理优点缺点最近邻插值选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果计算速度快结果可能不够平滑，产生锯齿状伪影双线性插值使用目标位置周围4...在最简单的情况下，每个单元只包含一个像素（即单元大小为 1 × ）， 我们将这种像素艺术称为 "一单元一像素"。...20231109105115669 image-20231109110028204 Conclusions N可以表示缩放系数，比如8X，可以将图像缩小8倍变成1单元1像素，也可以将1单元1像素放大8倍变成1单元8像素（需要采用最近邻插值算法实现缩放
图像缩放算法往往基于插值实现，常见的图像插值算法包括最近邻插值（Nearest-neighbor）、双线性插值（Bilinear）、双立方插值（bicubic）、lanczos插值、方向插值（Edge-directed...interpolation）、example-based插值、深度学习等算法。...插值算法原理如下： ? 1. Nearest-neighbor 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。...int src_height, const char *output_file, int dst_width, int dst_height, int resize_type); #endif 效果比较...将720x480分辨率图像放大到1080p，1：1截取局部画面如下，左边是最近邻放大的效果，右边是双线性效果，可以看到，双线性放大的锯齿要明显比最近邻小。
1 算法理论介绍与推荐 1.1 最近邻插值算法原理 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。 ?...(image-3eee7e-1587461219520)] 1.2 双线性插值 在讲双线性插值之前先看以一下线性插值，线性插值多项式为： ? ? ? ...如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置，则其灰度值就按插值算法在4个输出象素之间进行分配。称为向前映射法，或象素移交影射。...注：从原图象坐标计算出目标图象坐标镜像、平移变换使用这种计算方法 向后映射法 向后映射法（或象素填充算法）是输出象素一次一个地映射回到输入象素中，以便确定其灰度级。...1.5倍放大，最近邻插值 ? 1.5倍放大，双线性插值 ? 3 参考链接 -OpenCV框架与图像插值算法
插值方法的种类 线性插值是最简单的插值方法之一，它假设数据在两个相邻点之间的变化是线性的。...如何比较不同插值方法（如线性插值、多项式插值）在实际工程问题中的性能和适用性？...在比较不同插值方法（如线性插值、多项式插值）在实际工程问题中的性能和适用性时，可以从以下几个方面进行详细分析： 精度： 线性插值：线性插值是一种简单且常用的插值方法，适用于数据点较少且变化趋势较为平缓的情况...在图像处理中，最近邻插值与双线性插值的性能对比如何？ 在图像处理中，最近邻插值和双线性插值各有优缺点。...图像质量： 最近邻插值的效果最差，容易出现锯齿状边缘和细节不清晰的问题。它直接拷贝原始图像中的点，不会对像素值进行插值处理。 双线性插值的效果略逊于双三次插值，但比最近邻插值好很多。
所以输出图像[x，y]的灰度值，一般由非整数坐标来决定，非整数坐标的像素值，就需要插值算法来进行处理。常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。...本文目标 了解插值算法与常见几何变换之间的关系 理解插值算法的原理 掌握OpenCV框架下插值算法API的使用 插值算法原理介绍 近邻插值算法 1....这里主要了解三次样条插值的作用，具体的推导过程比较繁琐，想了解的可以查阅资料。...0.2倍缩小，双线性插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，最近邻插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，双线性插值 ? python实现 1....0.3倍缩小，双线性插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，最近邻插值 ? 缩小后的图像1.5倍放大，双线性插值 ?
就使用亚像素插值拟合算法。 再看warpAffine函数，它是用来计算仿射变换的，它的第五个参数，同样是选择亚像素插值算法的，有默认值INTER_LINERA，也就是双线性插值算法。...INTER_LANCZOS4 ：Lanczos8x8邻域插值 INTER_LINEAR_EXACT：位精确双线性插值 INTER_NEAREST_EXACT：位精确最近邻插值。...我们不需要详细了解所有的插值算法，只需要掌握最近邻插值INTER_NEAREST和双线性插值INTER_LINEAR即可。...最朴素的想法，就是通过L2距离范式(x^2+y^2)开根号计算1点和B点的距离，计算2点和B点的距离，3点和B点的距离，4点和B点的距离，然后比较得到最小的距离。...5、代码实现最近邻插值算法 我们设计一个函数，用来实现基于最近邻插值算法的图像缩放操作： /* * 最近邻插值算法 * @srcImage:输入原图 * @srcWidth:原图高度 * @srcHeight
帧率高，代表着每秒钟处理的图像数量会很高，从而需要的设备性能就比较高。如果是含有多个图像处理过程，比如人脸识别、美颜等算法的时候，就更需要考虑帧率大小和设备性能的问题。同样，也要考虑带宽流量的问题。...# 最近邻插值算法 原理 将目标图像中的目标像素位置，映射到原图像的映射位置 找到原图像中映射位置周围的 4 个像素 取离映射位置最近的像素点的像素值作为目标像素 优点 计算简单，处理速度快 缺点...，插值之后图像效果会好于最近邻插值 # 双三次插值算法 原理 双三次插值算法和之前两种插值算法差不多，不同的是： 双三次插值选取的是周围的 16 个像素，比前两种插值算法多了 3 倍 双三次插值算法的周围像素的权重计算是使用一个特殊的...双三次插值需要计算 16 个点的权重再乘以像素值求和，相较于前面的最近邻插值和双线性插值计算量较大，但插值后的图像效果最好。...插值算法 原理 优点 缺点 最近邻插值 取待插值周围 4 个像素点中距离最近的像素值 计算量小，速度快 图像效果不好，容易产生锯齿 双线性插值 先通过在周围 4 个像素水平线性插值得到中间像素，再对中间像素垂直线性插值得到待插值像素值
interp_method)#图像插值 ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法...图像常见的插值算法可以分为两类：自适应和非自适应，如最近邻插值，双线性插值，双平方插值，双立方插值以及其他高阶方法等，应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理
=0 -在x轴上的缩放比例 double fy=0 -在y轴上的缩放比例 int interpolation -插值方式，有以下四种方式 INTER_NN -最近邻插值...INTER_LINEAR -双线性插值 (缺省使用) INTER_AREA -使用象素关系重采样，当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。...src.rows来计算； interpolation：这个是指定插值的方式，图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，有以下几种： INTER_NEAREST – 最邻近插值...INTER_CUBIC – 4×4像素邻域内的双立方插值 INTER_LANCZOS4 – 8×8像素邻域内的Lanczos插值 注意事项： 1. dsize和fx/fy不能同时为0，要么你就指定好dsize...关于插值方法的选择，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。 几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值； 但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。 3.
共有5种： １）INTER_NEAREST - 最近邻插值法 ２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认） ３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using...但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。...在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。...双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值。 双线性插值 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。见下图： ?...至于最后的插值方法，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。 几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值； 但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。
图像插值 比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等 1，最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法，主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内 离它距离最近的像素值...这种放大图像的方法叫做最临近插值算法，这是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很严重的失真；效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真...非自适应算法包括: 最邻近方法, 双线性, 双三次, 样条, sinc, lanczos 和其他。由于其复杂度, 这些插值的时候使用从0 to 256 (or more) 邻近像素。...最邻近插值 最邻近算法在所有插值算法中时间最短，因为它只考虑一个像素点—离待插像素点最近的像素点。 双线性插值 双线性插值考虑待插像素最近的 2x2 已知像素点。需要加权四个像素值来求得最终的像素值。...双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
插值简介 双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。...双线性插值作为数值分析中的一种插值算法，广泛应用在信号处理，数字图像和视频处理等方面。...最近邻法 (Nearest Interpolation) 一种最简便的方法为最近邻法，直接取与当前点距离最近的点的值作为插值结果： V_E=V_{round(a),round(b)} 其中 双三次插值...(Bicubic interpolation) 双三次插值是用原图像中16(4*4)个点计算新图像中1个点，效果比较好，但是计算代价过大。...双线性插值 通过观察上述动图（可以动手挪一挪）可以清晰地看到，双线性插值本质就是把四个角落的数值按照正方形面积的比例线性加权后的结果。
传统的插值方法如最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等都属于线性插值方法。...最新发展的话有基于决策树，深度学习，字典学习的图像插值算法。 线性插值算法 线性插值算法常用有五种，在OpenCV中设置可以通过相关参数很方便地进行设置。 ?...一、最近邻插值算法 INTER_NEAREST 在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。...计算过程： 用h(x,y)表示目标图像，f(x,y)表示原图像 中间的点：双线性插值 ? 边界上的点（除了顶点）：线性插值 ? 四个顶点：最邻近插值 ? ?...非线性插值算法 非线性插值算法主要有两大类，基于小波变换的插值算法，基于边缘信息的插值算法。
以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。...图6 图像放大4倍后已知像素分布图 1)最临近点插值算法(Nearest Neighbor) 最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的...双线性插值算法由于插值的结果是连续的，所以视觉上会比最邻近点插值算法要好一些，不过运算速度稍微要慢一点，如果讲究速度，是一个不错的折衷。...3)双立方插值算法(Bicubic Interpolation) 双立方插值算法与双线性插值算法类似，对于放大后未知的像素点P，将对其影响的范围扩大到邻近的16个像素点，依据对P点的远近影响进行插值计算...图 9双立方插值的附近4个临近点 好了，在介绍完了这些基础知识后，我们接下来讲解如何实现这些算法。 2.最临近点插值缩放 ?
5D 张量输入起作用的 最近邻、线性,、双线性, 双三次(bicubic)和三线性(trilinear)插值算法你可以给定scale_factor来指定输出为输入的scale_factor倍或直接使用参数...仅当使用的算法为'linear', 'bilinear'or 'trilinear'时可以使用。默认设置为False 输入输出形状：?...注意：当align_corners = True时，线性插值模式(线性、双线性、双三线性和三线性)不按比例对齐输出和输入像素，因此输出值可以依赖于输入的大小。这是0.3.1版本之前这些模式的默认行为。...数据的方法：2）UpsamplingNearest2dCLASS torch.nn.UpsamplingNearest2d(size=None, scale_factor=None)专门用于2D数据的线性插值算法...]])3）UpsamplingBilinear2dCLASS torch.nn.UpsamplingBilinear2d(size=None, scale_factor=None)专门用于2D数据的双线性插值算法
插值算法 在传统的ISP中有很多算法可以来做这个插值，包括最近邻域法，bilinear 插值，cubic 插值等。...最近邻域法 最近邻插值算法是将目标图像中的点，对应到原图像中后，找到最相邻的整数坐标点的像素值，作为该点的像素值输出。图像会出现明显的块状效应，会在一定程度上损失空间对称性（Alignment）。...双线性插值算法 sensor输出一幅Bayer时，每个像素只有R,G,B三个通道中的一个通道的像素，通过插值算法把缺失的像素估计出来，m*n的二维数组插值为m*n*3的3个二维数组 举例说明一下双线性插值...双线性插值忽视了各通道间的相关性，插值结果往往带有比较严重的伪彩色。...图、自适应插值算法图像 图、双线性插值、自适应插值算法图像对比 双线性插值法使图片变模糊，在图片中栅栏区域有大量的拉链效应和伪彩色失真；自适应插值算法拉链效应会好很多，还是有一点异常需要优化
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