插值(Interpolation)

 插值(Interpolation)
  插值(Interpolation/resampling)是一种图像处理方法,它可以为数码图像增加或减少象素的数目。某些数码相机运用插值的方法创造出象素比传感器实际能产生象素多的图像,或创造数码变焦产生的图像。实际上,几乎所有的图像处理软件支持一种或以上插值方法。图像放大后锯齿现象的强弱直接反映了图像处理器插值运算的成熟程度。

下面的例子是一幅106*40的图像放大成450%的效果:

 

最接近原则插值(Nearest Neighbor Interpolation)

  最接近原则插值是最简单的插值方法,它的本质就是放大象素。新图像的象素颜色是原图像中与创造的象素位置最接近象素的颜色。如果把原图像放大200%,1个象素就会被放大成(2*2)4个与原象素颜色相同的象素。多数的图像浏览和编辑软件都会使用这种插值方法放大数码图像,因为这不会改变原图像的颜色信息,并且不会产生防锯齿效果。同理,在实际放大照片中这种方法并不合适,因为这种插值会增加图像的可见锯齿。

 

双线性插值(Bilinear Interpolation)

  在双线性插值中,新创造的象素值,是由原图像位置在它附近的(2 x -2)4个邻近象素的值通过加权平均计算得出的。这种平均算法具有放锯齿效果,创造出来的图像拥有平滑的边缘,锯齿难以察觉。

 

双三次插值(Bicubic interpolation)

  双三次插值是一种更加复杂的插值方式,它能创造出比双线性插值更平滑的图像边缘。请读者留意下图中的眼睫毛部分,在这个地方,软件通过双三次插值创造了一个象素,而这个象素的象素值是由它附近的(4 x 4)个邻近象素值推算出来的,因此精确度较高。双三次插值方法通常运用在一部分图像处理软件、打印机驱动程序和数码相机中,对原图像或原图像的某些区域进行放大。Adobe Photoshop CS 更为用户提供了两种不同的双三次插值方法:双三次插值平滑化和双三次插值锐化。

 

双三次插值

  

(1)双三次插值平滑化 (2)普通双三次插值 (3)双三次插值锐化

 

不规则碎片形插值(Fractal interpolation)

  不规则碎片形插值通常被应用于图像的放大倍率很大的情况(例如制作大幅印刷品)。它能够让放大后的图像无论从形状、边缘、颜色都较接近原图像,而且减少照片的模糊程度,效果比双三次插值法还要好。读者可以把下图于上面的图片比较,就能知道不规则碎片形插值法的优势:

  当然,除了上述的四种插值方法外,还有其他的插值方法。但是其他的插值方法并不常用,而且它们需要更复杂和成熟的图像处理(放大)技术支持。作为非专业人士,我们是不可能具备这些技术的。

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/listream1/archive/2006/10/09/1327588.aspx

### Matplotlib `imshow` 中的 Interpolation 参数 在使用 Matplotlib 的 `imshow()` 函数绘制图像时,可以通过设置 `interpolation` 参数来控制如何处理图像中的像素间插值。这有助于改善图像显示效果,尤其是在放大或缩小图像的情况下。 #### 常见的插值方法及其特点 1. **None** 当不指定任何插值方式时,默认行为取决于后端配置[^1]。通常情况下,Matplotlib会选择一种合适的算法自动应用。 2. **Nearest Neighbor (最近邻)** 这种方法简单直接,在两个已知数据点之间取最接近的那个作为新位置上的值。其特点是保持原有颜色不变,不会创建新的中间色调。 ```python plt.imshow(data, interpolation='nearest') ``` 3. **Bilinear (双线性插值)** 双线性插值通过考虑四个相邻像素的颜色来进行加权平均运算,从而得到更平滑的结果。这种方法适用于大多数场景下的良好折衷方案。 ```python plt.imshow(data, interpolation='bilinear') ``` 4. **Bicubic (双三次插值)** 类似于双线性插值,不过它基于十六个附近的像素进行更高阶多项式的拟合计算。因此可以获得更加细腻和平滑的效果,但也可能引入一些模糊感。 ```python plt.imshow(data, interpolation='bicubic') ``` 5. **Spline16 和 Spline36** 使用样条函数实现不同范围内的光滑过渡。前者利用16个临近样本点而后者则采用36个。 ```python plt.imshow(data, interpolation='spline16') plt.imshow(data, interpolation='spline36') ``` 6. **Hanning, Hamming, Hermite, Kaiser 等窗函数类插值法** 这些都是特定类型的窗口滤波器,用于减少频域混叠现象并提高视觉质量。每种都有各自的特点和适用场合。 ```python plt.imshow(data, interpolation='hanning') plt.imshow(data, interpolation='hamming') plt.imshow(data, interpolation='hermite') plt.imshow(data, interpolation='kaiser') ``` 7. **Lanczos** Lanczos是一种高质量但较慢的重采样过滤器,特别适合高倍率缩放操作。 ```python plt.imshow(data, interpolation='lanczos') ``` 为了更好地理解这些选项之间的差异,可以尝试下面这段代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.rand(8, 8) methods = ['none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric', 'catrom'] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(9, 6), subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []}) for ax, method in zip(axs.flat, methods): ax.imshow(data, interpolation=method, cmap='gray') ax.set_title(str(method)) plt.tight_layout() plt.show() ``` 此脚本将展示多种插值模式下同一组随机数生成的数据呈现出来的样子,便于直观感受各种插值策略带来的变化[^3]。
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