python实现图像最近邻插值
目录
- 引言:
- 1、最近邻插值算法思想
- 2、python实现最邻近插值
引言:
最近邻插值Nearest Neighbour Interpolate
算法是图像处理中普遍使用的图像尺寸缩放算法,由于其实现简单计算速度快的特性深受工程师们的喜爱。
图像插值技术是图像超分辨率领域的重要研究方法之一,其目的是根据已有的低分辨率图像(Low Resolution,LR)获得高分辨率图像(High Resolution,HR)。
本文一方面对最邻近插值算法的流程进行分析,另一方面借助python实现基本的最近邻插值算法。
注:网上的资料有的翻译是“近邻”,也有的翻译是“临近”。
1、最近邻插值算法思想
插值的目的是根据已知的图像的像素值获得未知目标图像的像素值,插值变换过程如下图(PPT画的背景没去除)所示:
其中src
表示原始图像,tar表示插值得到的目标图像,H和W分别表示图像的高度和宽度。插值的核心是找到(tar_x, tar_y)和(src_x, src_y)的映射关系,从而实现对目标图像的每一个像素点进行赋值。假设目的是将原始图像长度和宽度扩大(3,4)倍,即:
ratio_H = tar_H/src_H = tar_x/src_x = 3 ratio_W = tar_W/src_W = tar_y/src_y = 4
通过上式变形,得到目标图像的像素点和原始图像的像素点映射如下:
tar_x = src_x/ratio_H tar_y = src_y/ratio_W
知道了像素点之间的映射关系,实现算法就很容易了,算法流程如下:
- (1)根据tar_H和tar_W创建目标图像
- (2)计算缩放比例因子ratio
- (3)遍历目标图像每个像素点,计算映射关系
- (4)遍历目标图像每个像素点,使用对应原始图像的对应像素点对其赋值
2、python实现最邻近插值
有了前面的理论分析就很容易实现了,自己实现中比较难理解的地方就是“坐标变换关系”!如果是将原始图像放大整数倍很容易理解,比如一张原始10x10图像放大到目标20x20图像,那么20x20图像中的任一个像素点(tar_x,tar_y)的值来自原始10x10图像的(src_x,src_y)=int(tar_x/2, tar_y/2)
,也就是正好是除以2的位置;然而经常需要放大的倍数是小数倍,比如将10x10放大到15x15,这样(tar_x,tar_y)的值来自10x10图像中(src_x, src_y)=int(tar_x/1.5, tar_y/1.5)。
代码如下:
def nearest(image, target_size): """ Nearest Neighbour interpolate for RGB image :param image: rgb image :param target_size: tuple = (height, width) :return: None """ if target_size[0] < image.shape[0] or target_size[1] < image.shape[1]: raise ValueError("target image must bigger than input image") # 1:按照尺寸创建目标图像 target_image = np.zeros(shape=(*target_size, 3)) # 2:计算height和width的缩放因子 alpha_h = target_size[0]/image.shape[0] alpha_w = target_size[1]/image.shape[1] for tar_x in range(target_image.shape[0]-1): for tar_y in range(target_image.shape[1]-1): # 3:计算目标图像人任一像素点 # target_image[tar_x,tar_y]需要从原始图像 # 的哪个确定的像素点image[src_x, xrc_y]取值 # 也就是计算坐标的映射关系 src_x = round(tar_x/alpha_h) src_y = round(tar_y/alpha_w) # 4:对目标图像的任一像素点赋值 target_image[tar_x, tar_y] = image[src_x, src_y] return target_image
得到的插值结果的插值结果如下:
可以看出插值以后的图像明显存在锯齿效应,很多地方出现了“方格”。
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