简单的双三次图像插值算法

Question

大多数插值算法(Lanczos, Hermite, Bicubic)使用非常简单的函数来计算一些值。但是这些值随后会通过一些非常复杂的函数发送，这些函数会发挥一些神奇的作用，瞧，图像被调整了大小。我想了解这个神奇的函数(窗口函数?)，但我在Delphi, Pascal, PHP或简单的c++中找到的大多数代码都已经优化了，或者是一些大型库的一部分，并且使用了大量的子函数，类和其他东西。我只是想了解基本的。

例如，Delphi中"最近邻"的函数是:

function BoxFilter(Value: Single): Single;
begin
  if (Value > -0.5) and (Value <= 0.5) then
    Result := 1.0
  else
    Result := 0.0;
end;

我如何将这样的函数应用到我的二维像素数组(又名图像)?

Answer 1

首先需要实现大小调整函数。基本上，调整图像大小就是对图像重复采样，以获取与新图像像素对应的数据。比如说，您将一张101x101的图像调整为160*67。那么，目标图像(0,0)处的像素对应于源图像(0.0,0.0)处的采样，这就等于(0,0)处的像素。但是，假设(34,12)处的像素对应于源中的(34*100/159,12*100/66) == (21.38,18.18)位置，您必须对其进行采样。您所说的函数在结果中返回所选像素值的一部分，所提供的值等于所要求的采样减去该像素的相应坐标。例如，(4,3)处的像素将有一个0部分，因为该函数对该像素进行乘法运算，值为(21.38-4)和(18.18-3)，两次都返回0。(21,18)处的像素将占1部分(其值的100%将添加到结果中)，因为两次调用都将在-0.5 - 0.5区间内进行。

为了在不均匀坐标下正确地从图像中采样颜色，您取这些函数，然后将采样值四舍五入以检测中心像素，然后将该函数应用于它和8个周围像素，接收9个参与值。然后，将像素的颜色与参与度之和作为权重，将它们组合成一个像素值，并将其作为采样结果返回。