MrMystery

摘要： 图像经过缩放后有可能在原图中招不到对应的像素点，这需要用图像插值来解决。1.理论基础假设图像的X轴方向缩放比例是Kx，Y轴方向的缩放比是Ky，则缩放后输出图像的点（x' , y'）对应原图中坐标（u , v）的位置是带小数点的素，即：上式可以写成如下形式：依据上式很容易得出缩放算法的实现：1.遍历输出图像上的每一个点（x' , y'），根据式（2）计算出它对应于原图上的坐标值（u , v）2.选择一种插值算法，（最近邻域、双线性、立方卷积等），计算出f（u，v）3.将f（u，v）的值赋给g（x' , y'） 阅读全文

摘要： 假设我们已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值。根据上图中所示，我们得到 假设方程两边的值为 α，那么这个值就是插值系数—从 x0 到 x 的距离与从x0 到 x1 距离的比值。由于 x 值已知，所以可以从公式得到 α 的值 同样， 这样，在代数上就可以表示为： 或者， 这样通过 α ... 阅读全文

摘要： 插值的定义： 设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得 P(xi)=yi (i=0,1,…,n) 成立，就称P(x)为f(x)的插值函数， x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，求插值函数P(x)的方法就是插值法。 有时，在图像的几何变换中，比如缩放和旋转... 阅读全文