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网站开发双立方卷积插值

时间:2017-11-03 编辑:admin

其间作用最好的是双立方插值,本文介绍它的原理以及运用

如果想先看作用和源码,能够拉到最底部

本文的关键是某次根据canvas做图画处理时,发现canvas自带的缩放功用不尽人意,所以重温了下几种图画插值算法,并整理出来。

为何要进行双立方插值

对图画进行插值的意图是为了获取缩小或扩大后的图片

常用的插值算法中,双立方插值作用最好

本文中介绍双立方插值的一些数学理论以及完成

双立方和三次卷积仅仅这个插值算法的两种不同叫法罢了,能够自行推导,会发现终究能够将求值转化为卷积公式

别的,像Photoshop等图画处理软件中也有这三种算法的完成

双立方插值核算涉及到16个像素点,如下图

简略剖析如下:

其间P00代表方针插值图中的某像素点(x, y)在原图中最挨近的映射点

比如映射到原图中的坐标为(1.1, 1.1),那么P00就是(1, 1)

而终究插值后的图画中的(x, y)处的值即为以上16个像素点的权重卷积之和

下图进一步剖析

如下是对图的一些简略剖析

比如核算插值图中(distI, distJ)处像素的值

首要核算它映射到原图中的坐标(i + v, j + u)

也就是说,卷积核算时,p00点对应(i, j)坐标

终究,插值后的图中(distI, distJ)坐标点对应的值是原图中(i, j)处附近16个像素点的权重卷积之和

i, j的规模是[i - 1, i + 2],[j - 1, j + 2]
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