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。
2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
寄语：本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现。
RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map，先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理。
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。
dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设，我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0)，' 20 ':(1,0)，' 30 ':(0,1)，' 40 ':(1,1)}
如果使用vanilla resize，不改变默认参数，就会对原图像进行插值操作。不关你是扩大还是缩小图片，都会通过插值产生新的像素值。
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值，其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究，今天探究并记录一下原理和自己的理解。
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。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
目标：为了使得检测网络可以输入任意size的图片，使用ROIPooling在网络中某一个阶段将不同尺度的图片ROI pooling成相同的尺度，使得fc的存在也无法写死输入图片的size。
https://github.com/AndroidDeveloperLB/AndroidJniBitmapOperations
看了好几篇关于双线性插值算法的博文，解释得都不好理解，不过下面这篇博文就解释得很好，以下内容均参考这篇：
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法，从原始图像(original image)得到的候选区域(proposal region)。
今天讲降龙算法的亚像素拟合算法。这是我们后续学习其它大部分算法的基础，因为只要你想手撕图像处理算法，就必须要面对亚像素精度的计算，这是绕不过去的一个知识点。
在两个方向分别进行一次线性插值（首先在一个方向上使用线性插值，然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的，但是插值总体上不是线性的，而是在采样位置上是二次的。）
对RoI进行pooling的操作最早由SPPNet中的SPP layer提出：
最近在做一个目标检测项目，用到了Mask RCNN。我仅仅用了50张训练照片，训练了1000步之后进行测试，发现效果好得令人称奇。就这个任务，很久之前用yolo v1训练则很难收敛。不过把它们拿来比当然不公平，但我更想说的是，mask RCNN效果真的很好。
C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )
sensor、codec、display device都是基于pixel的，高分辨率图像能呈现更多的detail，由于sensor制造和chip的限制，我们需要用到图像插值（scaler/resize）技术，这种方法代价小，使用方便。同时，该技术还可以放大用户希望看到的感兴趣区域。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。
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
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
双线性插值，是一种比较重要的插值方法，尤其在数字图像处理领域。本篇博文分为三个部分：一是双线性插值的算法推导，二是双线性插值的算法实现，三是算法的运行结果。
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法，它是根据原图像和目标图像的尺寸，计算缩放的比例，然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素，过程中自然会产生小数，这时就采用四舍五入，取与这个点最相近的点。 除此之外，还有双线性插值算法。 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。 其公式如下：f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（五）阵列插值-由 32*24 像素到 512*384 像素
Aliasing-Aware and Cell-Controllable Pixelization
线性插值的概念简单粗暴，就是两个点A，B，要在AB中间插入一个点C（点C坐标在AB连线上），就直接让C的值落在AB的值的连线上就可以了。如A点坐标(0,0),值为3，B点坐标(0,2)，值为5，那要对坐标为(0,1)的点C进行插值，就让C落在AB线上，值为4就可以了。 但是如果C不在AB的线上肿么办捏，所以就有了双线性插值。双线性插值，顾名思义就是两个方向的线性插值加起来（这解释同样简单粗暴）。所以只要了解什么是线性插值，分别在x轴和y轴都做一遍，就是双线性插值了。 如图，已知P12，P22，P11，P21，但是要插值的点为P点，这就要用双线性插值了，首先在x轴方向上，对R1和R2两个点进行插值，这个很简单，然后根据R1和R2对P点进行线性插值，这就是所谓的双线性插值。
作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。 理论上，作者希望可以减少CNN的训练数据量，以及减少做data argument，让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进，也就是对卷积结构作出更多变化，还是比较有创意的。 背景知识：仿射变换、双线性插值 在理解
最近在学习LBP，其中的圆形LBP特征由于计算的值可能不是整数，即计算出来的点不在图像上，我们要使用计算出来的点的插值点。目的的插值方法有很多，Opencv使用的是双线性插值，今天就来介绍一下双线性插值。
本期我们将介绍两种图像处理算法，该算法能够去除CCD相机捕获的图像中由于Bayer滤波器引起的马赛克问题。在图1中，我们根据Bayer滤波器显示了bgrg像素排列。如图所示，对于红色通道和蓝色通道，我们仅保留25％的像素。对于绿色通道，保留50％的像素。为了去除图像马赛克，我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛克处理。
最近在看Mask R-CNN，了解到其边框包裹紧密的原因在于将 Roi Pooling 层替换成了 RoiAlign 层，后者舍去了近似像素取整数的量化方法，改用双线性插值的方法确定特征图坐标对应于原图中的像素位置。本文整理了双线性插值的一些知识，便于更好的理解其中的操作。
INR（Implicit Neural Representation，隐式神经表示） 通常学习坐标到值的映射以支持原始信号的隐式重建。当使用 INR 编码视频时，可以通过对各个输入视频执行模型压缩来实现视频压缩。与其他方法相比，INR 方法表现出相对较高的解码速度，但未能提供与视频压缩领域的最新技术相当的速率质量性能。这主要是由于所采用的网络架构的简单性，限制了它们的表示能力。现有的一些 INR 方法使用的卷积层或子像素卷积层在参数效率上存在问题，而基于傅立叶的位置编码在训练时间上较长且只能达到次优的重建质量。
该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。
'linear'：线性插值是一种基于线性关系进行插值的方法。它假设数据点之间的变化是线性的，并在相邻数据点之间进行插值。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、原理 在图像的仿射变换中，很多地方需要用到插值运算，常见的插值运算包括最邻近插值，双线性插值，双三次插值，兰索思插值等方法，OpenCV提供了很多方法，其中，双线性插值由于折中的插值效果和运算速度，运用比较广泛。 越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：33 的256级灰度图。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这 个矩阵中，元素坐标
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。
今天为大家推荐一篇 CVPR2019 关于语义分割的文章 Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation，该文章提出了一种不同于双线性插值的上采样方法，能够更好的建立每个像素之间预测的相关性。得益于这个强大的上采样方法，模型能够减少对特征图分辨率的依赖，能极大的减少运算量。该工作在 PASCAL VOC 数据集上达到了 88.1% 的 mIOU，超过了 DeeplabV3 + 的同时只有其 30% 的计算量。
作者网名：laviewpbt 是图像处理，算法实现与加速优化方面的大神！其开发的imageshop软件大小只有1MB，却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能， 邮箱地址为：Email: laviewpbt@sina.com 博客地址：https://www.cnblogs.com/Imageshop/
定义： 又称双线性内插。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上分别进行一次线性插值。 对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值，以此类推。
由于技术原因，最早的影像资料都是较为模糊且卡顿的，这就让大大降低了我们的观感体验。
最近邻插值法 其中 size(g(x))代表图像像素矩阵列宽 size(g(y))代表图像像素矩阵行高 scale 代表缩放倍数 \begin{matrix} f(x)=g(round(x),r
今天，一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法，他已经在项目里使用了OpenCV，因此，我就建议他直接使用OpenCV，朋友的程序非常注意效率和实时性（因为是处理视频），因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势，恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求，因此我就随意编写了一个测试程序，如下所示：
参考： https://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/46545329 数字图像处理
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