常见上采样（UpSampling）总结

上采样，即对图像或特征图进行扩充放大，生成我们所需要的尺寸，常用于特征融合。

常用的上采样算法：

1，最邻近元法

最简单的一种上采样方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。

优点是不需要计算开销小，但锯齿状明显。

2，双线性内插法

双线性内插法是利用待求象素四个邻象素的灰度在两个方向上作线性内插

对于 (i, j+v)，f(i, j) 到 f(i, j+1) 的灰度变化为线性关系，则有：

                  f(i, j+v) = [f(i, j+1) - f(i, j)] * v + f(i, j)

同理对于 (i+1, j+v) 则有：

                  f(i+1, j+v) = [f(i+1, j+1) - f(i+1, j)] * v + f(i+1, j)

从f(i, j+v) 到 f(i+1, j+v) 的灰度变化也为线性关系，由此可推导出待求象素灰度的计算式如下：

                  f(i+u, j+v) = (1-u) * (1-v) * f(i, j) + (1-u) * v * f(i, j+1) + u * (1-v) * f(i+1, j) + u * v * f(i+1, j+1)
双线性内插法计算量较大，没有灰度不连续的缺点，但图像轮廓可能会模糊。

 3，反卷积

反卷积可以认为是上采样的一种方法，特点是可以学习。