双线性插值
author：张一极
date：2024年01月08日20:27:05
图像处理中的像素值推断方法
图像处理中，双线性插值是一种常见的像素值推断方法。它在图像缩放、旋转、变换以及图像重构等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨双线性插值的计算原理以及其优缺点。
计算原理
双线性插值是一种基于局部像素邻域的插值方法，用于估算在离散网格上某一处的像素值。它利用了最接近目标位置的四个邻近像素的信息进行估算。
插值的计算步骤如下：
- 定位目标像素位置： 给定目标位置的浮点坐标，首先确定其在原始图像中最接近的四个像素位置。
- 确定权重： 计算目标位置与最近邻四个像素的距离，并将这些距离作为权重，越靠近目标位置的像素权重越大。
- 像素值计算： 使用权重对最近邻的四个像素的像素值进行加权平均，得到最终的插值结果。
举个例子：
我们要计算，下列像素中，坐标为[0.5,0.5]的双线性插值
则计算为x 方向做线性插值，再做 y 方向的线性插值，由于0.5 介于 0 和 1 之间，[0.5,0.5]处于四个颜色的正中心，所以他的计算为：
四个颜色相加，并除以 4，得到中心插值颜色。
优点
- 简单高效： 双线性插值是一种简单且计算高效的方法，在图像处理中应用广泛。
- 连续性好： 相对于简单的最近邻插值，双线性插值提供了更连续、更平滑的图像变换效果，能够更好地保留图像细节。
缺点
- 计算开销： 尽管比起更复杂的插值方法，双线性插值具有较低的计算复杂度，但在大规模图像处理时，仍可能带来一定的计算开销。
- 边界处理： 在边界处的像素插值可能不够精确，可能导致图像边缘出现模糊或失真。
code：
def bilinear_sampler(imgs, coords): coords_x, coords_y = torch.split(coords, [1, 1], dim=3) inp_size = imgs.size() coord_size = coords.size() out_size = list(coord_size) out_size[3] = imgs.size()[3]
coords_x = coords_x.float() coords_y = coords_y.float()
x0 = torch.floor(coords_x) x1 = x0 + 1 y0 = torch.floor(coords_y) y1 = y0 + 1
y_max = torch.tensor([imgs.size()[1] - 1], dtype=torch.float32).to(coords.device) # y_max as tensor x_max = torch.tensor([imgs.size()[2] - 1], dtype=torch.float32).to(coords.device) # x_max as tensor zero = torch.tensor([0.0], dtype=torch.float32).to(coords.device) # zero as tensor
x0_safe = torch.clamp(x0, zero, x_max) y0_safe = torch.clamp(y0, zero, y_max) x1_safe = torch.clamp(x1, zero, x_max) y1_safe = torch.clamp(y1, zero, y_max)
wt_x0 = x1_safe - coords_x wt_x1 = coords_x - x0_safe wt_y0 = y1_safe - coords_y wt_y1 = coords_y - y0_safe
dim2 = imgs.size()[2] dim1 = imgs.size()[2] * imgs.size()[1] base = _repeat(torch.arange(coord_size[0]).float() * dim1, coord_size[1] * coord_size[2]).view(out_size[0], out_size[1], out_size[2], 1)
base_y0 = base + y0_safe * dim2 base_y1 = base + y1_safe * dim2 idx00 = (x0_safe + base_y0).view(-1).long() idx01 = (x0_safe + base_y1).view(-1).long() idx10 = (x1_safe + base_y0).view(-1).long() idx11 = (x1_safe + base_y1).view(-1).long()
imgs_flat = imgs.view(-1, inp_size[3]).float() im00 = imgs_flat[idx00].view(out_size) im01 = imgs_flat[idx01].view(out_size) im10 = imgs_flat[idx10].view(out_size) im11 = imgs_flat[idx11].view(out_size)
w00 = wt_x0 * wt_y0 w01 = wt_x0 * wt_y1 w10 = wt_x1 * wt_y0 w11 = wt_x1 * wt_y1
output = w00 * im00 + w01 * im01 + w10 * im10 + w11 * im11 return output