BI(Bilinear interpolation)双线性插值实现上采样

最新推荐文章于 2025-10-13 15:04:38 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-13 15:04:38 发布 · 1.2k 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #深度学习 #机器学习

在深度学习中上采样是将图像放大

如上图所示要求放大后的图像坐标(2,1)处的像素值要找到目标图像中对应的原图像素需要与扩大前和扩大后的边长比相乘得到一个坐标(1.5,0.75) 对应原图中没有一个像素点是重合的蓝色框框的像素值与红色框框的四个点的像素值有关相关的计算方法就需要用到双线性插值

学双线性插值前需要学习一下单线性插值:

单线性插值

在二维坐标系下有两个已知点(x0,y0)和(x1,y1) 现在插入了一个值x 需要求x处的y值

根据初中学过的知识(斜率公式)可以得到:

联系到图像处理:

p就是插入像素的像素值

双线性插值

如图插入的点是红色的(x,y)

已知的

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

王严培.

关注关注

26
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

特征融合篇 | YOLOv5/v7 更换上采样方式 | 最近邻 / 双线性 / 双立方 / 三线性 / 转置卷积

YOLOv8项目贡献者

06-22

1万+

YOLOv5/v7 更换上采样方式 | 最近邻 / 双线性 / 双立方 / 三线性 / 转置卷积

YOLOv5系列(三十六) 解读YOLOv5中插值，上采样，Upsample，UpsamplingBilinear2D，UpsamplingNearest2D(详尽)

专注于人工智能学习，总结

12-03

1248

或者 5-D Tensor，形状为 (num_batches, channels, out_d, out_h, out_w) 或 (num_batches, out_d, out_h, out_w, channels)。但是有时候，我们需要输入一个小的特征，输出更大的尺寸的特征。输入为 4-D Tensor 时形状为(num_batches, channels, in_h, in_w)或者(num_batches, in_h, in_w, channels)，调整大小只适用于高度和宽度对应的维度。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

上采样之双线性插值法

最新发布

瑶望的博客

10-13

1133

本文介绍了图像上采样的原理与实现方法。首先解释了图像分辨率、上采样等基本概念，指出上采样是通过增加像素数量提升图像分辨率的过程。文章详细阐述了上采样的三个步骤：1）确定目标尺寸，建议采用整数倍放大；2）通过坐标映射公式计算目标像素在原图中的位置，强调像素中心化的重要性；3）使用插值算法填充新像素，重点讲解了最邻近插值和双线性插值两种方法及其数学原理。最后提供了Python代码实现，包括最邻近插值和双线性插值的具体实现过程。文章强调上采样的核心是通过合理算法填补新增像素，而非简单放大图像。

常见的上采样方法（双线性插值，反卷积，反池化）

weixin_38324954的博客

04-29

3361

1.双线性插值上采样

图像上采样--双线性插值

qinghuaci666的博客

06-27

1万+

先看几个概念： 1、图像上采样 上采样upsampling的主要目的是放大图像，几乎都是采用内插值法，即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合适的插值算法插入新的元素。2、线性插值法(linear interpolation) 　　这里讲解线性插值法的推导为了给双线性插值公式做铺垫。　　线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这个两个已知量之间的一个未知量的值的方法。　　假设已知两...

上采样-双线性插值

jh__chen的博客

04-12

786

双线性插值方法是一种常用的上采样方法，它在计算目标图像中每个像素的值时，利用了周围四个最近邻像素的信息，通过线性插值计算得到更加平滑的结果。首先，我们要确定目标图像中每个像素的位置。在这个例子中，我们假设原始图像的尺寸是3x3，上采样后的目标图像尺寸将是6x6。通过双线性插值，我们得到了更加平滑的上采样结果，相比于最近邻插值方法，双线性插值能够更好地保留图像中的细节和边缘信息，得到更高质量的图像。现在，对于目标图像中的每个像素，我们要找到在原始低分辨率图像中距离最近的四个像素，并进行双线性插值计算。

学无疑物-上采样之双线性插值法详解

lige1990的博客

02-26

2425

双线性插值是非学习类算法，但是在深度学习中也常常被使用到。本身来说双线性插值并不是个复杂的算法，但是能把具体细节说明白的博文比较少，所以记录一下，希望能给大家帮助

【上采样】关于最近邻插值/双线性插值/反卷积这一篇就够了

欢迎来到斑斓的博客，有问题私信交流

10-08

2164

用最通俗易懂的语言和图片，解释了最近邻插值/双线性插值/反卷积这三大常见的上采样操作，并附带Pytorch函数说明。

Bilinear Interpolation 双线性插值

maxzcl的博客

01-21

3437

Summary: 双线性插值(Bilinear Interpolation) - 马语者 - 博客园 Intro: 一篇文章为你讲透双线性插值 - 知乎 双线性插值(Bilinear Interpolation)：双线性插值是用原图像中4(2*2)个点计算新图像中1个点，效果略逊于双三次插值，速度比双三次插值快，属于一种平衡美，在很多框架中属于默认算法。 1. Nearest Interpolation 最近邻法不需要计算只需要寻找原图中对应的点，所以最近邻法速度最快，但是会破坏原图像中.

动手实现双线性插值(Bilinear_interpolation)

11-17

动手实现双线性插值简单版本，详情见博文： https://blog.youkuaiyun.com/a435262767/article/details/103113635

深度学习几种上采样方法代码，最近邻插值，双线性插值，pixelshuffle，unpool，逆卷积等示例代码

03-22

深度学习几种上采样方法代码，最近邻插值，双线性插值，pixelshuffle，unpool，逆卷积等示例代码

双线性插值法实现对位图像的放缩

09-24

根据.raw文件还原了原始位图，并且用双线性插值法实现对位图的放缩，

matlab实现图像下采样和双线性插值

04-29

matlab实现输入一张灰度图（rose.tif），对其进行2倍，4倍，8倍，16 倍，32倍的下采样，并对下采样的图像用双线性插值进行放大，计算对应的PSNR值

图像上采样算法（双线性插值）的实现

qq_52363737的博客

11-24

3069

图像进行几何变换的时候，没有办法给一些像素点直接赋值，便有了插值算法先说最邻近插值，该算法的原理很简单，仅仅是将原图像的坐标系映射到另一个坐标系上，找到相邻的像素点进行赋值，一个新的像素点仅由原图的一个像素点决定，算法简单，效率高，但是该算法处理后的图像，边缘的马赛克放大后十分明显，双线性插值就很好的解决了这一问题。 双线性插值是线性插值的一种扩展，他是在线性插值的基础上分别进行两次x轴上的单线性和一次y轴上单线性，区别于最临近插值，双...

上采样、上池化、双线性插值、反卷积梳理

学习容易上瘾

09-04

5743

在深度学习的网络模型中，不但有通过卷积获得图像特征，而且也有一些放大操作，例如FCN、U-Net等等。这些操作有上采样（Upsampling）、上池化（Unpooling）、双线性插值、反卷积。下面对这四个进行梳理。一、上采样（Upsampling） 上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行缩放到一个想要的尺寸，而且计算每个...

上采样,下采样,卷积,反卷积,池化,反池化,双线性插值【基本概念分析】

zik的博客

11-19

1万+

然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。在右边的等式中的字母f(Q11)、f(Q12)、f(Q21)、f(Q22)、x1、x2、x都是已知的，求出的f(x,y1)与f(x,y2）即为R1、R2的像素值。那么就从左上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和；在右边的等式中的字母y1、y2、y都是已知的，f(x,y1)与f(x,y2）即为上一个式子中求出的R1、R2像素值。

opencv:用最邻近插值和双线性插值法实现上采样（放大图像）与下采样（缩小图像）

瞳瞳瞳呀

05-22

6267

上采样与下采样概念： 上采样：放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。下采样：缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个： 1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。实现方法： 上采样原理：内插值下采样原理：(M/s) * (N/s)（同比例缩小）插值方法：一:最邻近插值The nearest interpo

Bilinear interpolation双线性插值

04-02

Bilinear interpolation（双线性插值）是一种用于在离散数据点之间进行插值的方法。它通过在两个方向上进行线性插值来估计未知点的值。这种插值方法常用于图像处理和计算机图形学中。 双线性插值的原理是基于两个相邻的数据点之间的线性插值。首先，根据给定的坐标找到四个最近的数据点，然后在水平和垂直方向上进行线性插值，以获得未知点的值。以下是一个使用双线性插值的示例代码[^1]： ```python import numpy as np def bilinear_interpolation(x, y, points): x1, y1 = points[0] x2, y2 = points[1] q11 = points[2] q12 = points[3] q21 = points[4] q22 = points[5] f = 1 / ((x2 - x1) * (y2 - y1)) value = f * ( q11 * (x2 - x) * (y2 - y) + q21 * (x - x1) * (y2 - y) + q12 * (x2 - x) * (y - y1) + q22 * (x - x1) * (y - y1) ) return value # 示例数据点 points = np.array([ [0, 0, 1, 3, 2, 4], [0, 1, 6, 8, 7, 9] ]) # 插值点坐标 x = 0.5 y = 0.5 # 进行双线性插值 result = bilinear_interpolation(x, y, points) print("Interpolated value:", result) ``` 这段代码中，我们定义了一个`bilinear_interpolation`函数，它接受插值点的坐标和四个最近的数据点的值作为输入。然后，根据双线性插值的公式计算出插值点的值，并返回结果。在上面的示例中，我们使用了一个简单的二维数组作为示例数据点，然后对坐标为(0.5, 0.5)的点进行双线性插值。最后，输出插值点的值。