用最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation)进行图片缩放

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分类专栏： Linux 嵌入式系统 数学 文章标签： python 算法 机器学习
于 2021-09-05 09:16:34 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tugouxp/article/details/120110219
本文介绍了最近邻插值（Nearest Neighbor interpolation）算法用于图像缩放的基本原理和Python实现。该算法通过找到新像素位置最近的原像素值来填充，适合快速简单的图像缩放。在放大过程中可能会产生锯齿，但在一定比例内能保持较好的图像质量。文章还提及了双线性内插法作为对比，并提到了在darknet框架中采用的双线性内插值缩放算法。

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图片缩放的两种常见算法：

  1.     最近邻域内插法(Nearest Neighbor interpolation)
  2.     双向性内插法(bilinear interpolation)

本文主要讲述最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation算法的原理以及python实现

基本原理

最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其最近的点。算法优点在与简单、速度快。

如下图所示，一个4*4的图片缩放为8*8的图片。步骤：

  1.     生成一张空白的8*8的图片，然后在缩放位置填充原始图片值(可以这么理解)
  2.     在图片的未填充区域(黑色部分)，填充为原有图片最近的位置的像素值。

实现算法：

新图像是原图像的线性映射。

设新图像的坐标为P_x,P_y,原图像坐标为

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数字图像处理笔记二 - 图片缩放(最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation))
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线性插值和最近邻插值（Linear Interpolation and Nearest Neighbor Interpolation）
Linux运维老纪的博客
09-25 865
本文介绍了图像处理中的两种插值方法——线性插值和最近邻插值。线性插值通过连接两点的直线来估算新像素值，而最近邻插值则简单地采用最近像素点的值。这两种方法在图像放大时，会影响图像质量，线性插值可能导致边缘模糊，最近邻插值则会产生明显的锯齿效果。
图像缩放--最近邻插值
weixin_30377461的博客
10-06 307
图像缩放--最近邻插值 自己一直以为放大图像是会放大像素点的大小的，然后就去查了一下，发现不是这样的，而是像素点数量变了，而多的或者少的就依靠插值来实现 百度问答 这里的答案我觉得不错，解决了我的问题 那么我们就来实现一下放缩的算法，今天先实现以下第一种--近邻插值 原理：关键在于构造映射 看得清就好。 放一个链接，也是讲原理的，我觉得写得也是不错的。 ...
最邻近插值(Nearest neighbor interpolation)，双线性插值(Bilinear interpolation)，双三次插值(Bicubic interpolation)
谷子的五福一安
03-17 2577
图像插值算法 最近在写一个图像分辨率提高的算法，涉及到了图像插值算法，所以稍微调查了一下几种常用的简单算法，这里总结一下，后续继续学习更新。 最邻近插值(Nearest neighbor interpolation) 这里只用基本的灰度图来介绍。 DDD是目标图像的灰度，S是原本图像的灰度 D(x,y)=S([x+0.5],[y+0.5])D(x,y) = S([x + 0.5],[y + 0.5])D(x,y)=S([x+0.5],[y+0.5]) [×][\times][×]当中的小数应该四舍五入，或
NearestNeighborInterpolation.m
04-28
首先对给定的名为 Lina 的.jpg 格式的图片进行降采样之后得到图片 B，然后使用最近邻插值将降采样后的图片恢复至原分辨率。（注：除了图像输入和输出显示函数外，所涉及到的核心处理函数自行编写。）
图像插值算法（最近临插值算法）
chenhuakang的博客
03-27 1190
原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/mcgrady_tracy/article/details/46625367对于图像缩放算法来说，最近临插值算法是最简单的。最近临插值算法的原理是在原图像中找到最近临的一个点，然后把这个点的像素值插入到目标图像中，最近临插值算法优点是算法简单，易于实现，但是缺点是由于相邻像素点的像素值相同，容易出现色块现象。那么如何在原图像中找这个目标点呢，算...
[数字图像处理]最近邻插值和双线性插值（nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation）实验报告
persist
03-12 3731
Introduction: Through this LAB, I have known the principle and formula of nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation, and Use nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation ...
Nearest neighbor interpolation.cpp
最新发布
10-29
在实际应用中，最近邻插值算法通常用于处理不需要高质量放大效果的图像，例如在网页上显示的图片或者是在一些用户界面中使用。对于需要高质量图像处理的应用，比如医学图像分析、专业图像编辑等场合，则可能会选择更...
最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation)
qq_41098991的博客
08-07 3703
最近邻插值法
使用最近邻插值缩放图像：最近邻插值用于按任何正实数（任何 n>0）缩放图像。-matlab开发
06-01
可以通过给定的正因子缩放给定的图像。 复制nearest_neighbor_zoom.m 文件和应该放大到您的工作目录的图像文件。 如果图像文件的名称是 image.jpg 并且需要的缩放系数是 2.23， 在命令窗口上运行以下命令。 Nearest_neighbor_zoom('image.jpg',2.23); 留下你的评论...
基于最近邻插值及双线性插值的图像缩放（C++）
09-11
利用C++实现了最近邻插值以及双线性插值的图像插值算法，将两种算法并成一个API，可以加深对于这两个插值算法的理解
图像放缩中最近邻插值和双线性插值的基本原理
07-14
对于想自己写算法缩放图像的童鞋比较有用，opencv神马的一般有现成函数的
数字图像处理学习之路（三）：你还不会图像的放大缩小吗？使用最近邻插值、双线性插值以及双三次插值方式实现图像放缩
Lianhaiyan_zero的博客
08-11 3987
数字图像是由一个个像素点组成的，要实现图像的放大缩小就是将图像的像素值映射到一块新的区域，从而实现图像的放缩。比如一块3x3的区域放大到5x5，使用最近邻插值如下图所示：（注：这里的颜色和像素值无关，只是为了更好的反映图像间像素值的映射关系。）........................
scale an image using nearest neighbor interpolation 近邻插值代码
Kenneth CHOU Space
04-14 678
/**************************************************************************** * Func: scale_pnm * *
图像缩放算法——近邻取样插值
huhuandk的博客
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近邻取样插值原理： 对于缩放后图片中的某点 (Dx, Dy) 对应于原图片中的点 (Sx, Sy)，它们之间存在如下的比例关系：     (Sx-0)/(SW-0)=(Dx-0)/(DW-0)     (Sy-0)/(SH-0)=(Dy-0)/(DH-0)     因此，已知缩放后图片中的任意一点 (Dx, Dy)，可以求得其对应的原图片中的点Sx=Dx*SW/DW，Sy=Dy*SH/DH。...
上采样（最近邻插值、双线性插值法、反池化、转置卷积）
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一般图像分割的时候，需要对图像进行像素级别的分类，因此在卷积提取到抽象特征后需要通过上采样将feature map还原到原图大小，在FCN和U-net等网络中都提到了上采样的操作，这里会一些上采样的方法进行总结。
OpenCV 笔记(22)：图像的缩放——最近邻插值、双线性插值算法
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1. 图像缩放1.1 简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但...
【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值
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超分辨率常见插值方法：最近邻插值、双线性插值、双三次插值
dreamer5z的博客
11-18 7624
文章目录最近邻插值（Nearest neighbor interpolation）双线性插值（Bilinear interpolation）双三次插值（Bicubic interpolation） 最近邻插值（Nearest neighbor interpolation） 举例说明： 3X3的深度为8的256级灰度图，即高为3个象素，宽也为3个象素，每个象素的取值可以是0-255，代表该像素的亮度，255代表最亮，也就是白色，0代表最暗，即黑色。假如图像的象素矩阵如下图所示： 234 38 22
MATLAB图片缩放算法集锦：三种插值技术
本资源包含了三种插值算法的MATLAB实现代码，分别是最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）、双线性插值（Bilinear Interpolation）和三次插值（Cubic Interpolation）。每种插值方法都有其特点和适用场景，...
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