RGB24的缩放

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//放大或者缩小RGB24,采用双线性插值算法
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void ZoomBitMap(unsigned char *pSrcImg, unsigned char *pDstImg, int nWidth, int nHeight, float fRateW,float fRateH)
{
	int i = 0;
	int j = 0;

	float fX, fY;

	int iStepSrcImg = nWidth;
	int iStepDstImg = nWidth * fRateW;

	int iX, iY;

	unsigned char bUpLeft, bUpRight, bDownLeft, bDownRight;
	unsigned char gUpLeft, gUpRight, gDownLeft, gDownRight;
	unsigned char rUpLeft, rUpRight, rDownLeft, rDownRight;

	unsigned char b, g, r;

	for(i = 0; i < nHeight * fRateH; i++)
	{
		for(j = 0; j < nWidth * fRateW; j++)
		{
			fX = ((float)j) /fRateW;
			fY = ((float)i) /fRateH;

			iX = (int)fX;
			iY = (int)fY;

			bUpLeft  = pSrcImg[iY * iStepSrcImg * 3 + iX * 3 + 0];
			bUpRight = pSrcImg[iY * iStepSrcImg * 3 + (iX + 1) * 3 + 0];

			bDownLeft  = pSrcImg[(iY + 1) * iStepSrcImg * 3 + iX * 3 + 0];
			bDownRight = pSrcImg[(iY + 1) * iStepSrcImg * 3 + (iX + 1) * 3 + 0];

			gUpLeft  = pSrcImg[iY * iStepSrcImg * 3 + iX * 3 + 1];
			gUpRight = pSrcImg[iY * iStepSrcImg * 3 + (iX + 1) * 3 + 1];

			gDownLeft  = pSrcImg[(iY + 1) * iStepSrcImg * 3 + iX * 3 + 1];
			gDownRight = pSrcImg[(iY + 1) * iStepSrcImg * 3 + (iX + 1) * 3 + 1];

			rUpLeft  = pSrcImg[iY * iStepSrcImg * 3 + iX * 3 + 2];
			rUpRight = pSrcImg[iY * iStepSrcImg * 3 + (iX + 1) * 3 + 2];

			rDownLeft  = pSrcImg[(iY + 1) * iStepSrcImg * 3 + iX * 3 + 2];
			rDownRight = pSrcImg[(iY + 1) * iStepSrcImg * 3 + (iX + 1) * 3 + 2];

			b = bUpLeft * (iX + 1 - fX) * (iY + 1 - fY) + bUpRight * (fX - iX) * (iY + 1 - fY)
				+ bDownLeft * (iX + 1 - fX) * (fY - iY) + bDownRight * (fX - iX) * (fY - iY);

			g = gUpLeft * (iX + 1 - fX) * (iY + 1 - fY) + gUpRight * (fX - iX) * (iY + 1 - fY)
				+ gDownLeft * (iX + 1 - fX) * (fY - iY) + gDownRight * (fX - iX) * (fY - iY);

			r = rUpLeft * (iX + 1 - fX) * (iY + 1 - fY) + rUpRight * (fX - iX) * (iY + 1 - fY)
				+ rDownLeft * (iX + 1 - fX) * (fY - iY) + rDownRight * (fX - iX) * (fY - iY);

			if(iY >= 0 && iY <= nHeight * 2 && iX >= 0 && iX <= nWidth * 2)
			{
				pDstImg[i * iStepDstImg * 3 + j * 3 + 0] = b;        //B
				pDstImg[i * iStepDstImg * 3 + j * 3 + 1] = g;        //G
				pDstImg[i * iStepDstImg * 3 + j * 3 + 2] = r;        //R
			}
		}
	}
}


### RGB565 图像缩放算法及实现方法 #### 1. RGB565 格式简介 RGB565 是一种常见的颜色表示格式,它使用两个字节(16位)存储一个像素的颜色信息。其中红色分量占用5位,绿色分量占用6位,蓝色分量占用5位[^1]。 #### 2. 缩放算法概述 对于 RGB565 格式的图像缩放,可以采用多种算法,主要包括最近邻插值法和双线性插值法: - **最近邻插值法** 这种方法通过简单地复制最接近目标位置的像素值来完成缩放操作。它的优点是实现简单、速度快;缺点是可能导致缩放后的图像质量较差,尤其是在放大倍数较大时容易出现锯齿效应[^2]。 - **双线性插值法** 双线性插值通过对周围四个相邻像素进行加权平均计算得到目标像素值,从而提高图像的质量。虽然这种方法能够提供更好的视觉效果,但由于每次计算都需要多次读取内存并执行浮点运算,因此其性能开销相对较高[^3][^4]。 #### 3. 实现步骤分析 以下是两种主要缩放算法的具体实现思路: ##### (1) 最近邻插值法实现 ```cpp void nearest_neighbor_scale(const uint16_t* src, int src_width, int src_height, uint16_t* dst, int dst_width, int dst_height) { float ratio_x = static_cast<float>(src_width) / dst_width; float ratio_y = static_cast<float>(src_height) / dst_height; for (int i = 0; i < dst_height; ++i) { for (int j = 0; j < dst_width; ++j) { int src_x = std::min(static_cast<int>(ratio_x * j), src_width - 1); int src_y = std::min(static_cast<int>(ratio_y * i), src_height - 1); dst[i * dst_width + j] = src[src_y * src_width + src_x]; } } } ``` 上述代码实现了基于最近邻插值的图像缩放功能。`src` 和 `dst` 分别代表输入和输出图像的数据指针,而宽度 (`width`) 和高度 (`height`) 则定义了各自的分辨率。 ##### (2) 双线性插值法实现 ```cpp uint8_t bilinear_interpolation(uint8_t p1, uint8_t p2, uint8_t p3, uint8_t p4, float fx, float fy) { uint8_t top = static_cast<uint8_t>((1 - fx) * p1 + fx * p2); uint8_t bottom = static_cast<uint8_t>((1 - fx) * p3 + fx * p4); return static_cast<uint8_t>((1 - fy) * top + fy * bottom); } void bilinear_scale(const uint16_t* src, int src_width, int src_height, uint16_t* dst, int dst_width, int dst_height) { float ratio_x = static_cast<float>(src_width) / dst_width; float ratio_y = static_cast<float>(src_height) / dst_height; for (int i = 0; i < dst_height; ++i) { for (int j = 0; j < dst_width; ++j) { float src_x = ratio_x * j; float src_y = ratio_y * i; int x_low = floor(src_x); int y_low = floor(src_y); int x_high = std::min(x_low + 1, src_width - 1); int y_high = std::min(y_low + 1, src_height - 1); float dx = src_x - x_low; float dy = src_y - y_low; // 提取RGBA通道 auto get_channel = [](uint16_t pixel, int shift) -> uint8_t { return ((pixel >> shift) & 0x1F) << 3; // 调整到8bit范围 }; uint8_t r1 = get_channel(src[y_low * src_width + x_low], 11); uint8_t g1 = get_channel(src[y_low * src_width + x_low], 5); uint8_t b1 = get_channel(src[y_low * src_width + x_low], 0); uint8_t r2 = get_channel(src[y_low * src_width + x_high], 11); uint8_t g2 = get_channel(src[y_low * src_width + x_high], 5); uint8_t b2 = get_channel(src[y_low * src_width + x_high], 0); uint8_t r3 = get_channel(src[y_high * src_width + x_low], 11); uint8_t g3 = get_channel(src[y_high * src_width + x_low], 5); uint8_t b3 = get_channel(src[y_high * src_width + x_low], 0); uint8_t r4 = get_channel(src[y_high * src_width + x_high], 11); uint8_t g4 = get_channel(src[y_high * src_width + x_high], 5); uint8_t b4 = get_channel(src[y_high * src_width + x_high], 0); uint8_t r_new = bilinear_interpolation(r1, r2, r3, r4, dx, dy); uint8_t g_new = bilinear_interpolation(g1, g2, g3, g4, dx, dy); uint8_t b_new = bilinear_interpolation(b1, b2, b3, b4, dx, dy); dst[i * dst_width + j] = ((r_new >> 3) << 11) | ((g_new >> 2) << 5) | (b_new >> 3); // 合成回RGB565 } } } ``` 这段代码展示了如何利用双线性插值对 RGB565 图像进行缩放。注意,在实际应用中可能还需要优化性能以适应大规模或实时场景的需求[^4]。 #### 4. 性能考量与优化建议 当处理大型高分辨率图片时,应特别关注效率问题: - 如果硬件支持 SIMD 指令集,则可以通过向量化进一步提升速度; - FPGA 或 GPU 加速也是解决复杂算法定制化需求的有效途径之一。 ---
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