利用差值处理图像，常见图像插值算法原理及C++实现

很多人都想知道关于常见图像插值算法原理及C++实现和一些利用差值处理图像的相关话题，那么下面让小编来大家分享一下吧！

在讲插值之前，我们先讲一下像素重采样的概念。假设我们有图像A和图像B。其中A是源图像，B是目标图像。A、B的坐标f有如下关系

xa,ya=fxb,yb

通过关系式f将A的像素值赋给B对应的像素点的过程称为图像A的像素重采样，图像B就是重采样后的图像。例如，对于B中的任意像素点x，y，A中对应的像素点为x39，即中点x39处的像素值Ax39；将A中的中点x，y处的像素值Bx，y赋值。雨。

x',y'=fx,y

Bx,y=Ax39;

像素重采样的常见应用场景是图像调整大小和图像配准。在实际应用中，源图像A中对应的坐标往往是浮点数据而不是整数，因此不能将对应的像素值直接赋值给目标图像中的对应点。这时候就可以利用插值算法得到Ax39点的像素值；

所谓插值就是利用浮点坐标点周围整数点的像素值来计算浮点坐标点的像素值。例如上图中的点。

常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值、双三次插值等，无论哪种插值算法，本质都是通过取以浮点坐标点为中心的nn个整数坐标点的像素值来获得权重和。下面是获取这个浮点坐标点的像素值的方法

不同插值算法的区别在于权重W的计算。下面详细解释最近邻插值、双线性插值和双三次插值的计算原理和实现。

1最近邻插值

最近邻插值以距离浮点坐标点最近的点的像素值作为像素值，也可以看作是利用浮点坐标点周围22个整数点的像素值来计算像素值。值，但只有最近的点，该点的权重因子为1，其他三个点的权重因子均为0。

插值计算如下

重量计算如下

最近邻插值的代码实现是最简单的。只是围绕浮点坐标自己。假设浮点坐标为x_float和y_float，下面是使用最近邻插值计算Ax_float和y_float的代码实现

intx=intx_float+05;//加上05然后截断为整数。这相当于四舍五入。inty=inty_float+05;ucharinner_value=Aptrlt;uchargt;y[x];//Ax39;=Ax,y

2双线性插值

双线性插值法与最近邻插值法类似，利用浮点坐标点周围22个整数点的像素值来计算像素值，但其周围每个整数点的权重不为0，即，权重的计算与最近邻插值不同。

浮点坐标点x_float、y_float双线性插值的代码实现如下

intx0=Floorx_float;intx1=x0+1;inty0=Floory_float;inty1=y0+1;floatfracRow=y_float-y0;//求浮点坐标小数部分floatfracCol=x_float-x0;floatk0=10-fracRow;浮点k1=10-fracCol;floatw0=k0k1;floatw1=fracRowk1;floatw2=k0fracCol;floatw3=fracRowfracCol;ucharinner_value=ucharw0Aptrlt;uchargt;y0[x0]+w1Aptrlt;uchargt;y1[x0]+w2Aptrlt;uchargt;y0[x1]+w3Aptrlt;uchargt;y1[x1];

3双三次插值

双三次插值利用浮点坐标点周围44个整数点的像素值来计算像素值，如下图所示。

浮点坐标点的插值是周围44个整数坐标点的像素值的加权和。

权重Wi,j计算如下这里a的取值范围是-1到0，通常取固定值-05。

双三次插值的实现代码如下

首先是权重函数的实现。

floatcubic_coefffloatx,floataelseifxlt;2return00;

下面是权重因子计算的实现

voidcal_cubic_coeffloatx,浮动，floatcoeff

最后，双三次插值代码为

ucharcubic_innerMatA、floatx_float、floaty_float、浮点ucharinner_value=ucharsum;returninner_value;

就插值效果而言，与双三次插值gt、双线性插值gt、最近邻插值相同；就计算复杂度而言，与双三次插值gt、双线性插值gt、最近邻插值相同。因此，在实际使用中，请根据自己的需要选择合适的插值算法。

一、PS中如果将原图变大怎样不失真？

在Photoshop中，您可以使用以下方法使原始图像变大而不变形1-使用“图像”菜单中的“图像尺寸”选项。这将打开“图像大小”对话框。在对话框中，将图像大小的宽度和高度参数调整为所需的更大尺寸。如果您想保持图像的比例不变，请选择“保持纵横比”选项。要提高图像质量，请选择更高的分辨率值。然后单击“确定”应用更改。2-使用Photoshop的“智能对象”功能将图像转换为智能对象后，您可以在不损失图像质量的情况下调整智能对象的大小。选择图层，然后右键单击图层并选择转换为智能对象。然后使用“编辑”菜单中的“自由变换”选项调整智能对象的大小。无论使用哪种方法，都必须小心保持图像的原始长宽比，并使用更高的分辨率以获得更好的图像质量。然而，放大图像总是会带来一定程度的失真。这是因为增加像素数量会导致像素插值和图像细节丢失。最好的选择是在拍摄时使用更高分辨率的相机或选择更大的图像源。

二、photoshop图片缩小怎样不失像素？

有多种方法可以在Photoshop中缩小照片尺寸而不丢失像素。使用“图像大小”命令。从菜单栏中选择“图像”>“图像尺寸”，然后在弹出的对话框中更改“图像尺寸”。将“宽度”和“高度”值缩小到所需大小，确保选择“重新采样”选项，并选择“保留细节”或“双三次”作为采样方法。这可确保在缩小过程中图像中不会丢失任何像素。使用“内容”-感知缩放命令。从菜单栏中选择“编辑”>“内容感知缩放”，然后使用鼠标拖动图像的一角或边缘进行缩小。Photoshop会自动识别图像中的重要元素并保留其比例和细节。让我们尝试一下使用智能对象将图像转换为智能对象，然后使用自由变换命令缩小图像。智能对象会保留图像中的像素信息，因此缩小图像时不会丢失任何像素。图层蒙版使用创建图层蒙版，然后使用画笔工具在蒙版上绘制黑色或白色以隐藏或显示部分图像。这将减小图像的大小而不改变其像素。使用切片工具剪切将图像分割成几个部分，然后使用自由变换命令缩小每个部分。这将在不改变图像像素的情况下减小图像尺寸。以上所有方法都可以在Photoshop中减小图像尺寸而不丢失像素，但是哪一个使用方法取决于您的具体要求和图像特征。

要放大图像，您可以使用图像编辑软件或在线工具。首先，打开图像编辑软件并导入所需的图像。然后在图像编辑工具中选择缩放选项。

通常，可以使用缩放或裁剪工具调整图像大小。调整大小时，您可以手动输入所需的比例或选择预设比例选项。为了避免图像失真，必须保持图像的比例。

完成调整后，保存图像并将其导出为您所需的格式。

在线工具的工作原理类似。只需上传您的图像并按照说明放大即可。