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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。
D D D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，或者也可以直接 + 1 +1 +1。
也就是说，坐标四舍五入，然后取这个最近点的灰度值。

双线性插值(Bilinear interpolation)

双线性插值法使用相应位置周边的 2 × 2 2\times2 2×2的4个像素，采用线性插值，最后求出灰度值。

而双线性的含义则是上述这种线性估值方法在X方向和Y方向上执行两次。

公式如下


X X X和 Y Y Y方向插值顺序无所谓，最后得到的结果是相同的。

双三次插值(Bicubic interpolation)

本文标签： 插值NearestNeighborbicubicBilinear

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