当前位置: 首页 > news >正文

挑战图像处理100问(26)——双线性插值

在这里插入图片描述
双线性插值是一种常用的图像插值方法,用于将低分辨率的图像放大到高分辨率。它基于一个假设:在两个相邻像素之间的值是线性的。

双线性插值考察444邻域的像素点,并根据距离设置权值。虽然计算量增大使得处理时间变长,但是可以有效抑制画质劣化。

  1. 放大后图像的座标(x′,y′)(x',y')(x,y)除以放大率aaa,可以得到对应原图像的座标(⌊x′a⌋,⌊y′a⌋)(\lfloor \frac{x'}{a}\rfloor , \lfloor \frac{y'}{a}\rfloor)(⌊ax,ay⌋)

  2. 求原图像的座标(⌊x′a⌋,⌊y′a⌋)(\lfloor \frac{x'}{a}\rfloor , \lfloor \frac{y'}{a}\rfloor)(⌊ax,ay⌋)周围444邻域的座标I(x,y)I(x,y)I(x,y)I(x+1,y)I(x+1,y)I(x+1,y)I(x,y+1)I(x,y+1)I(x,y+1)I(x+1,y+1)I(x+1, y+1)I(x+1,y+1)

  3. 分别求这4个点与(x′a,y′a)(\frac{x'}{a}, \frac{y'}{a})(ax,ay)的距离,根据距离设置权重:w=d∑dw = \frac{d}{\sum\ d}w= dd

  4. 根据下式求得放大后图像(x′,y′)(x',y')(x,y)处的像素值

dx=x′a−xdy=y′a−yI′(x′,y′)=(1−dx)(1−dy)I(x,y)+dx(1−dy)I(x+1,y)+(1−dx)dyI(x,y+1)+dxdyI(x+1,y+1)d_x = \frac{x'}{a} - x\\ d_y = \frac{y'}{a} - y\\ I'(x',y') = (1-d_x)\ (1-d_y)\ I(x,y) + d_x\ (1-d_y)\ I(x+1,y) + (1-d_x)\ d_y\ I(x,y+1) + d_x\ d_y\ I(x+1,y+1) dx=axxdy=ayyI(x,y)=(1dx) (1dy) I(x,y)+dx (1dy) I(x+1,y)+(1dx) dy I(x,y+1)+dx dy I(x+1,y+1)

import cv2
import numpy as np# 定义双线性插值函数
def bilinear_interpolation(img, scale):height, width = img.shape[:2]  # 获取原始图像的高度和宽度new_height = int(height * scale)  # 计算缩放后的高度new_width = int(width * scale)  # 计算缩放后的宽度new_img = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)  # 创建新图像for i in range(new_height):  # 遍历新图像的每一行for j in range(new_width):  # 遍历新图像的每一列# 计算在原始图像中的坐标x = i / scaley = j / scale# 计算距离最近的四个像素的坐标x1 = int(x)y1 = int(y)x2 = min(x1 + 1, height - 1)y2 = min(y1 + 1, width - 1)# 获取四个像素的像素值f11 = img[x1, y1]f12 = img[x1, y2]f21 = img[x2, y1]f22 = img[x2, y2]# 计算插值权重wx = x2 - xwy = y2 - y# 计算插值像素值new_img[i, j] = (f11 * wx * wy + f12 * wx * (1 - wy) + f21 * (1 - wx) * wy + f22 * (1 - wx) * (1 - wy)).astype(np.uint8)return new_img# 加载图像
img = cv2.imread('input.jpg')# 缩放图像
scale = 2
new_img = bilinear_interpolation(img, scale)# 显示输出图像
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中,双线性插值函数bilinear_interpolation()接受两个参数,分别是输入图像img和缩放倍数scale。函数首先获取原始图像的高度和宽度,然后计算缩放后的高度和宽度,并创建一个新图像。接下来,函数遍历新图像的每一个像素,并计算在原始图像中的坐标。然后,函数找到距离最近的四个像素,并获取它们的像素值。接着,函数计算插值权重,并使用这些权重计算插值像素值。最后,函数返回新图像。

示例代码加载图像input.jpg,并将其缩放两倍,然后显示输入图像和输出图像。在此示例中,输出图像使用双线性插值生成。

相关文章:

挑战图像处理100问(26)——双线性插值

双线性插值是一种常用的图像插值方法,用于将低分辨率的图像放大到高分辨率。它基于一个假设:在两个相邻像素之间的值是线性的。 双线性插值考察444邻域的像素点,并根据距离设置权值。虽然计算量增大使得处理时间变长,但是可以有效…...

NXP iMX8系列处理器Pin Multiplexing定义说明

By Toradex秦海1). 简介为了提高处理器的设计灵活性和可用性,NXP的所有i.MX系列处理器都配备了基于 IOMUX Controller (IOMUXC)和IOMUX来使能Pin Mux功能,使得一个特定的IO管脚可以选择不同的可能多达8种的功能定义模块(ALT0, ALT1, ALT2, ALT3...)&…...

用Python的Supervisor進行進程監控以及自動啓動

python 限制同一时间只执行一个 作服務器端開發的同窗應該都對進程監控不會陌生,最近剛好要更換 uwsgi 爲 gunicorn,而gunicorn又剛好有這麼一章講進程監控,因此多研究了下。python 結合以前在騰訊工做的經驗,也會講講騰訊的服務…...

Centos和Window系统下Frp内网穿透

frp 是一个高性能的内网穿透的反向代理软件,支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等常见协议(TCP最常用),可以将处于局域网或者家用电脑主机、办公电脑主机通过中转服务器的方式暴露在公网里,使用户可以通过访问公网的IP(域名)…...

春招冲刺(四):flex布局面试题总结

flex布局面试题总结 Q1:什么是弹性盒布局? 特点:让元素对不同屏幕尺寸和不同显示设备做好适应。在响应式网站表现较好。 一、容器属性 Q2:display:flex和display:inline-flex的作用 使容器变成弹性布局,为其子元素…...

我的 System Verilog 学习记录(7)

引言 本文简单介绍 SystemVerilog 语言的 testbench 组件间通信和数据交互。 前文链接: 我的 System Verilog 学习记录(1) 我的 System Verilog 学习记录(2) 我的 System Verilog 学习记录(3&#xff…...

canvas复习笔记(绘制直线、矩形、圆形、圆弧)

canvas 画一条直线 <body><canvasid"c"width"300"height"200"style"border: 1px solid #ccc;"></canvas> </body><script>// 2、获取 canvas 对象const cnv document.getElementById("c");…...

LeetCode 653. 两数之和 IV - 输入二叉搜索树

653. 两数之和 IV - 输入二叉搜索树 难度&#xff1a;easy\color{Green}{easy}easy 题目描述 给定一个二叉搜索树 rootrootroot 和一个目标结果 kkk&#xff0c;如果二叉搜索树中存在两个元素且它们的和等于给定的目标结果&#xff0c;则返回 truetruetrue。 示例 1&#xf…...

【Datawhale图机器学习】图神经网络

图神经网络 GNN是一种连接模型&#xff0c;通过网络中节点之间的信息传递的方式来获取图中的依存关系&#xff0c;GNN通过从节点任意深度的邻居来更新该节点状态&#xff0c;这个状态能够表示状态信息。第一次在论文 The graph neural network model 中提出 与传统NN的区别&a…...

【项目精选】 javaEE采购管理系统(论文+视频+源码)

点击下载源码 本系统是一个独立的系统&#xff0c;用来解决企业采购信息的管理问题。采用JSP技术构建了一个 有效而且实用的企业采购信息管理平台&#xff0c;目的是为高效地完成对企业采购信息的管理。经过 对课题的深入分析&#xff0c;采购系统需实现以下功能模块&#xff1…...

【Servlet篇2】创建一个web项目

在上一篇文章当中&#xff0c;已经提到了什么是Maven&#xff0c;以及如何使用maven从中央仓库下载jar包。【Tomcat与Servlet篇1】认识Tomcat与Maven_革凡成圣211的博客-CSDN博客Tomcat&#xff0c;mavenhttps://blog.csdn.net/weixin_56738054/article/details/129228140?spm…...

Allegro如何手动让静态铜皮避让过孔操作指导

Allegro如何手动让静态铜皮避让过孔操作指导 在用Allegro做PCB设计的时候,如果铺的是静态铜皮,铜皮铺在过孔上会造成短路,需要手动避让下,如下图 下面介绍如何手动避让,具体操作如下 点击Shape点击Manual Void/Cavity...

Java使用SpringBoot的Filter来扩展管道请求

Java Spring Boot 是一个流行的 Java Web 开发框架&#xff0c;它提供了一些基本的 Web 管道功能。在 Spring Boot 中&#xff0c;Web 管道是通过一组过滤器、拦截器、控制器和视图解析器等组件组成的。 如果你需要扩展 Spring Boot Web 管道&#xff0c;可以考虑以下几种方式…...

「JVM 高效并发」锁优化

为了线程间更高效的共享数据及解决竞争问题&#xff0c;提高程序执行效率&#xff0c;JDK 6 做了大量锁优化&#xff0c;如适应性自旋&#xff08;Adaptive Spinning&#xff09;、锁消除&#xff08;Lock Elimination&#xff09;、锁膨胀&#xff08;Lock Coarsening&#xf…...

当园区物流遇上云计算,会发生什么事情?

顺丰供应链与亚马逊云科技的强强联手&#xff0c;可以给物流供应链企业带来怎样的启示&#xff1f;物流行业的数智化趋势在国内物流行业说起顺丰&#xff0c;相信是无人不知无人不晓。作为数字化供应链服务解决方案提供商&#xff0c;顺丰供应链可以提供端到端供应链的规划、管…...

作为测试开发岗的面试官,我都是怎么选人的?

最近一段时间面试了不少人&#xff0c;主要是一些测试开发岗&#xff0c;中高级的初级的也都有&#xff1b;也有一些偏业务测试岗的候选人。总结出了一些方法论&#xff0c;或者说更多的是个人作为面试官所遵守的一套面试准则。 1.什么是面试&#xff1f; 面试不仅仅是你问我…...

android事件分发机制源码分析

没什么用的前言责任链设计模式流程图源码分析 没什么用的前言 事件分发机制是面试中一道必问的题目&#xff0c;而我的应对方式则是&#xff0c;在网络上找一些博客看看&#xff0c;然后做一些笔记&#xff0c;最后在面试时将我自己记住的内容说出来。这种方式本身没有太大的…...

今天,小灰37岁了!

人们常常说&#xff0c;35岁是互联网人的中年危机。现在&#xff0c;小灰已经跨过了中年危机&#xff0c;倒不是因为小灰财务自由了&#xff0c;而是因为今天是小灰37岁的生日。年轻时候&#xff0c;小灰总觉得30岁是一个很遥远的年龄&#xff0c;而现在&#xff0c;小灰距离40…...

基于.NET 7 + iView 的前后端分离的通用后台管理系统开源框架

更多开源项目请查看&#xff1a;一个专注推荐.Net开源项目的榜单 今天给大家推荐一套前后端分离通用后台管理系统开源框架。 项目简介 这是基于.Net 7 Vue.js开发的、前后端分离框架&#xff0c;前端UI框架采用iView&#xff0c;该项目只有基础功能模块&#xff0c;不包含具…...

新一代通信协议—— RSocket

一、简介 RSocket 是一种二进制字节流传输协议&#xff0c;位于 OSI 模型中的5~6层&#xff0c;底层可以依赖 TCP、WebSocket、Aeron 协议。最初由 Netflix 开发&#xff0c;支持 Reactive Streams。其开发背后的动机是用开销更少的协议取代超文本传输协议(HTTP)&#xff0c;H…...

spring:实例工厂方法获取bean

spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成

厌倦手动写WordPress文章&#xff1f;AI自动生成&#xff0c;效率提升10倍&#xff01; 支持多语言、自动配图、定时发布&#xff0c;让内容创作更轻松&#xff01; AI内容生成 → 不想每天写文章&#xff1f;AI一键生成高质量内容&#xff01;多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作

一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码&#xff0c;CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短&#xff0c;所以CPU会不断地切换线程执行&#xff0c;从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具&#xff0c;在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而&#xff0c;传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时&#xff0c;常出现数据质…...

Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?

Redis 的发布订阅&#xff08;Pub/Sub&#xff09;模式与专业的 MQ&#xff08;Message Queue&#xff09;如 Kafka、RabbitMQ 进行比较&#xff0c;核心的权衡点在于&#xff1a;简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

Docker 本地安装 mysql 数据库

Docker: Accelerated Container Application Development 下载对应操作系统版本的 docker &#xff1b;并安装。 基础操作不再赘述。 打开 macOS 终端&#xff0c;开始 docker 安装mysql之旅 第一步 docker search mysql 》〉docker search mysql NAME DE…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

Razor编程中@Html的方法使用大全

文章目录 1. 基础HTML辅助方法1.1 Html.ActionLink()1.2 Html.RouteLink()1.3 Html.Display() / Html.DisplayFor()1.4 Html.Editor() / Html.EditorFor()1.5 Html.Label() / Html.LabelFor()1.6 Html.TextBox() / Html.TextBoxFor() 2. 表单相关辅助方法2.1 Html.BeginForm() …...

「全栈技术解析」推客小程序系统开发:从架构设计到裂变增长的完整解决方案

在移动互联网营销竞争白热化的当下&#xff0c;推客小程序系统凭借其裂变传播、精准营销等特性&#xff0c;成为企业抢占市场的利器。本文将深度解析推客小程序系统开发的核心技术与实现路径&#xff0c;助力开发者打造具有市场竞争力的营销工具。​ 一、系统核心功能架构&…...