图像常见插值算法——超分辨率(四)

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图像常见插值算法——超分辨率(四)www.shan-machinery.com常见插值算法

在现实生活中,我们经常会遇到把图像进行放大、几何空间变换的情况等等,这些操作都需要在源图像和目标图像之间建立一个映射规则\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)=T(x, y),使得两图像像素坐标之间建立起一种对应关系,从而为目标图像的每一个像素赋值。

从源图像到目标图像的映射叫前向映射,但是这种映射方法可能会出现这样的两个问题:源图像的好几个像素点映射到目标图像中的位置是相同的;目标图像某些位置没有要赋值的像素。这样就要考虑如何把多个输出值转换成一个输出值和对目标图像中没有映射到的像素该如何赋值的问题。而我们经常采用的是后向映射,这种方法比前向映射更加有效,它是从目标图像到源图像的映射,即(x, y)=T^{-1}\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right),这样就避免了前向映射中存在的问题,但也不可避免地存在着部分像素映射回源图像时坐标为浮点数的问题,而图像的像素值仅在整数坐标处有定义,这时候就要利用图像插值方法来给这个待求像素点赋值。

常用的插值算法有:最近邻插值,双线性插值,双三次插值方法等等。其中最近邻插值方法(零阶插值)最简单,运算量最小,但是效果很差,块效应非常明显。

一、最邻插值算法

是最简单的一种插值算法,当图片放大时,缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成,也就是说照搬旁边的像素。这样做结果产生了明显可见的锯齿。

在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻灰度赋给待求象素。

在这里插入图片描述

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