双线性插值(Bilinear Interpolation)

在图像放大算法中,双线性插值简单而有效,可以让结果图像显得平滑而不是呈现锯齿状。它的原理很简单,把临近四个点的像素值与相应的贡献系数相乘后加起来就可以了。

 

// bilinear interpolation
int  x1  =  (( int )x)  %  bp.bmWidth;
int  y1  =  (( int )y)  %  bp.bmHeight;
int  x2  =  (u1  +   1 %  bp.bmWidth;
int  y2  =  (v1  +   1 %  bp.bmHeight;

//  calculate fractional parts of u and v
float  fracx  =  x  -  floorf(x);
float  fracy  =  y  -  floorf(y);

//  calculate weight factors
float  w1  =  ( 1.0f   -  fracx)  *  ( 1.0f   -  fracy);
float  w2  =  fracx  *  ( 1.0f   -  fracy);
float  w3  =  ( 1.0f   -  fracx)  *  fracy;
float  w4  =  fracx  *   fracy;

//  get the result
return  point(x1, y1)  *  w1  +  point(x2, y1)  *  w2  +  point(x1, y2)  *  w3  +  point(x2, y2)  *  w4;

本文属Span Zhang(张友邦)原创,转载请注明出处。

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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。
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