数字图像分析双线性插值



我正在尝试理解双线性插值的概念。例如,在使用双线性插值来旋转图像的情况下(假设45度),然后我们以相同的量将其旋转。结果图像与原始图像相同吗?当图像通过因子c缩放,然后通过相同因子C缩放的图像是与原始图像相同的?

相同的?

通常,您不会恢复相同的值。我会尝试以经验解释...

想象一个在黑色背景上的白色矩形,其中只有255(白色)和0(黑色)的值。旋转时,矩形边缘上的像素将落在新图像中的像素之间。到那时,您最终将在0-255之间进行插值并获得一些全新的价值,例如172。现在您立即遇到问题,因为双线性插值引入了一个新值,该值不在原始图像中,当您旋转时返回,您最终将在新的172和255或0之间进行插值,这将为您提供原始图像中不存在的另一个新值。

我希望有帮助 - 这就是为什么当您的像素代表有监督分类中的课程时,您应该使用最近的邻居插值的原因。您首先从0级的水开始,在旁边的17级中的海滩上的沙子开始,如果您使用双线性插值调整大小或地理校正,那么您会得到7级的结果,这可能代表小麦 - 而且您很少会发现小麦在海滩上生长!

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