18、图像插值与多目标跟踪技术：创新算法与实验验证

图像插值与多目标跟踪技术：创新算法与实验验证

1. 并行样条插值算法的改进

在图像处理领域，图像缩放一直是一个重要的应用场景。即使数字传感器的分辨率不断提高，我们仍然会有放大图像细节或旋转图像的需求。许多插值算法可以帮助我们实现这一目标，其中基于样条插值的算法，如双三次（BiCubic）和Catmull - Rom算法，设计简单且效果良好。

1.1 标准算法问题与改进思路

在标准的插值算法中，插值函数的参数范围通常限制在[0, 1)，它是新创建像素数量乘以原图像与新图像宽度（或高度）分辨率比的小数部分。例如，将图片放大八倍时，每对像素之间会创建七个额外的节点，且它们之间的距离相等。为了使图像更清晰，我们决定创建一个函数，将这些节点向像素方向移动，就像在插值操作阶段进行滤波或卷积一样。

我们创建了两个带有参数K（K ∈ [0, 1]）的函数，该参数决定了节点的移动强度。

第一个修改函数基于Hanning方程：
[h(x) = 0.5(1 - \cos(2\pi x))]
以下是基于Hanning方程的修改函数代码：

h = 0.5 f * (1.0 f - GMath.Cos((2.0 f * GMath.PI * x)));
if (x <= 0.5 f)
    xprim = x - h * K * x;
else (x > 0.5 f)
    xprim = x + h * K * (1 - x);

第二个修改函数基于平方函数，代码如下：

if (x <= 0.5 f)
    xpri