RM图像缩放插值算法的实现

各种压力的猫君

首先声明……我没学过算法……数学水平初中毕业 - - b

实现的原理是：
计算出缩放后图片每个像素相对原图的浮点数坐标，分别取顶数和底数组成4对坐标，
分别在原图取这4个坐标的颜色值，根据浮点数小数部分加权平均得到缩放后的像素的颜色值。
（语文水平初中毕业 = = b 你看不懂我也没办法……）
好吧我不知道这叫什么算法……貌似和双线性很接近？


于是这是测试图……

悲剧的效率&悲剧的质量……图像边缘有明显的“锯齿”……而且缩小的时候貌似无效？

{:nm_9:} 求指点……
插值算法测试.zip (302.2 KB, 下载次数: 363)

2011-11-24 07:59 上传

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Kimu

我不知道这是啥算法,
但我知道这个时间复杂度高了把

feizhaodan

新像素点的坐标X缩放倍数？
好吧无视这个。

凌童鞋

从初中到现在数学没怎么及格的数学小白路过…
算法是必修三的，不过那个也不讲这种图象用的算法…
百度一下读读其它比如c++写的这种东西吧，应该会有所帮助的…

各种压力的猫君

顶起……求指导……

Kimu

各种压力的猫君 发表于 2011-11-24 22:32
顶起……求指导……

指导就是,改进时间复杂度(提高运行速度随着数据增长的增长速度)和空间复杂度(压缩空间)

yangff

= =线性插值我记得写过……不知道丢那里去了……

三次卷积插值：

三次卷积法能够克服以上两种算法的不足，计算精度高，但计算亮更大，他考虑一个浮点坐标(i+u,j+v)周围的16个邻点，目的像素值f(i+u,j+v)可由如下插值公式得到：


　　　　f(i+u,j+v) = [A] * [B] * [C]


[A]=[ S(u + 1)　S(u + 0)　S(u - 1)　S(u - 2) ]


　　┏ f(i-1, j-1)　f(i-1, j+0)　f(i-1, j+1)　f(i-1, j+2)    ┓

[B]=┃ f(i+0, j-1)　f(i+0, j+0)　f(i+0, j+1)　f(i+0, j+2) ┃

　　┃ f(i+1, j-1)　f(i+1, j+0)　f(i+1, j+1)　f(i+1, j+2) ┃

　　┗ f(i+2, j-1)　f(i+2, j+0)　f(i+2, j+1)　f(i+2, j+2) ┛


　　┏ S(v + 1) ┓

[C]=┃ S(v + 0) ┃

　　┃ S(v - 1)  ┃

　　┗ S(v - 2)  ┛


　　 ┏ 1-2*Abs(x)^2+Abs(x)^3　　　　　 , 0<=Abs(x)<1

S(x)=｛ 4-8*Abs(x)+5*Abs(x)^2-Abs(x)^3　, 1<=Abs(x)<2

　　 ┗ 0　　　　　　　　　　　　　　　 , Abs(x)>=2

S(x)是对 Sin(x*Pi)/x 的逼近（Pi是圆周率——π）


图像缩放中的三次插值都要涉及到两个维度上的16个已有采样点。这并算不上真正的二维插值，只是相当于先后在两个维度上进行一维插值。S(x)是插值的核函数，是关键所在。三次差值核函数跨度为4（-2<x<2）。

至于其他的一下图形学算法可以参考http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/