数字图像处理的python实践(6)——双线性插值算法

最新推荐文章于 2025-03-24 08:56:55 发布
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分类专栏： 数字图像处理的python实践
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本文探讨了双线性插值在图像旋转中的应用，通过实例展示了如何使用Python进行实现。在实践中遇到数值溢出的问题，经过分析发现是由于uint8数据类型在处理像素灰度值时可能出现溢出，解决方案是对涉及加减运算的部分进行数据类型转换，以避免计算错误。

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       该章节的目的是讨论双线性插值在图像旋转中的效果。基本引用上一篇文章中的旋转的代码，其中使用的是最近邻插值，取而代之。

       线性插值，一维情况下，即我们有两个点(x_0,y_0)，(x_1,y_1)，现在要用线性插值求x(x_0\leq x\leq x_1)的数值为

f(x)=\frac{y_1-y_0}{x_1-x_0}(x-x_0)+y_0

       那么双线性插值也是一样的思维，从下图中可以看出，现在一个方向上做插值，然后再在另一个方向上做插值，得到的结果即使我们点所要取的数值。

图片引用自百度百科

        但是具体在实现时有一些问题需要注意，在输出图像中的像素点映射到输入图

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图像双线性插值算法详解 python实现双线性插值算法
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双线性插值理解与Python实现
sinat_37011812的博客
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excellent_sun的博客
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双线性插值python实现 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Alex Wang' import numpy as np import cv2 import time ''' python implementation of bilinear interpolation ''' def bilin...
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weixin_39600704的博客
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虽然该部分内容属于基础中的基础，然而学习中会有“熟知≠真知”的情况，故决心写下笔记。本文着重对简单原理的详细推导，对你在免费文章和课程中不涉及的“坑”进行细致地数学剖析，结合自己做的图示，更加适合专业人士和初学者！
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RMG的专栏
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本文只是提供一下python版本实现，具体原理给出参考资料网址，应该已经有很多人写过相关的介绍了。 https://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/8014213 https://blog.youkuaiyun.com/xbinworld/article/details/65660665 python现在实现的运行速度非常慢，还是C++用指针进行操作会节省很...
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数字图像处理 插值公式
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### 数字图像处理中的插值公式 #### 双线性插值算法概述 双线性插值是一种用于估计二维离散数据集之间未知位置的数据点的方法。该方法基于四个最近邻像素的加权平均来计算新像素的位置和颜色值。此过程不仅适用于图像缩放，也广泛应用于其他需要平滑过渡效果的操作中[^1]。 对于给定的目标点 \((x, y)\)，其周围存在四个已知像素点 \(Q_{11}(x_0,y_0), Q_{21}(x_1,y_0), Q_{12}(x_0,y_1),\) 和 \(Q_{22}(x_1,y_1)\) ，其中： - \(f(Q_{ij})=I(x_i,y_j)\) 则可以通过下面的公式得到目标点处的新强度值\(V\): \[ V = (1-w)(1-h)f(Q_{11}) + w(1-h)f(Q_{21})+(1-w)hf(Q_{12})+whf(Q_{22}) \] 这里， - \(w=\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\), - \(h=\frac{y-y_0}{y_1-y_0}\). 上述表达式展示了如何根据相邻像素的比例距离调整权重系数，从而获得更精确的结果. ```python def bilinear_interpolation(pixels, x, y): """ 实现简单的双线性插值 参数: pixels -- 包含四角像素值的一维列表 [q11,q21,q12,q22] q11对应左上角; q21右下角; q12左下角;q22右上角. x -- 当前坐标的相对横坐标比例因子 y -- 当前坐标的相对纵坐标比例因子 返回: 计算所得的插值结果 """ # 获取输入参数 q11, q21, q12, q22 = pixels # 应用双线性插值公式 result = (1 - x)*(1 - y)*q11 + x*(1 - y)*q21 + \ (1 - x)*y*q12 + x*y*q22 return result ``` 为了提高效率并减少视觉伪影，在实际应用中通常会采用优化版本或更高阶的多项式模型来进行插值运算。然而，基本概念保持不变——即始终依赖于局部区域内几个样本点的信息来预测新的采样位置上的属性值。
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