数字图像处理学习笔记（七）——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）_图像处理基本理论

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29 浏览量更新于2023-03-03 评论 1 收藏 1.11MB PDF 举报

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数字图像处理学习笔记（七）数字图像处理学习笔记（七）——用用Pycharm及及MATLAB实现三种图像内插法（最近邻内实现三种图像内插法（最近邻内

插法、双线性内插法、双三次内插法）插法、双线性内插法、双三次内插法）

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基

础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！

专栏链接：数字图像学习笔记专栏链接：数字图像学习笔记

★由于之前学习笔记（四）有对于图像三种插值的理论讲解，这里就不再赘余；

可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法

一、一、Pycharm实现过程实现过程

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import math

def NN_interpolation(img,dstH,dstW):

scrH,scrW,_=img.shape

retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)

for i in range(dstH):

for j in range(dstW):

scrx=round((i+1)*(scrH/dstH))

scry=round((j+1)*(scrW/dstW))

retimg[i,j]=img[scrx-1,scry-1] return retimg

def BiLinear_interpolation(img,dstH,dstW):

scrH,scrW,_=img.shape

img=np.pad(img,((0,1),(0,1),(0,0)),'constant')

retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)

for i in range(dstH):

for j in range(dstW):

scrx=(i+1)*(scrH/dstH)-1

scry=(j+1)*(scrW/dstW)-1

x=math.floor(scrx)

y=math.floor(scry)

u=scrx-x

v=scry-y

retimg[i,j]=(1-u)*(1-v)*img[x,y]+u*(1-v)*img[x+1,y]+(1-u)*v*img[x,y+1]+u*v*img[x+1,y+1] return retimg

def BiBubic(x):

x=abs(x)

if x<=1:

return 1-2*(x**2)+(x**3)

elif x<2:

return 4-8*x+5*(x**2)-(x**3)

else:

return 0

def BiCubic_interpolation(img,dstH,dstW):

scrH,scrW,_=img.shape

#img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant')

retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)

for i in range(dstH):

for j in range(dstW):

scrx=i*(scrH/dstH)

scry=j*(scrW/dstW)

x=math.floor(scrx)

y=math.floor(scry)

u=scrx-x

v=scry-y

tmp=0

for ii in range(-1,2):

for jj in range(-1,2):

if x+ii<0 or y+jj=scrH or y+jj>=scrW:

continue

tmp+=img[x+ii,y+jj]*BiBubic(ii-u)*BiBubic(jj-v)

retimg[i,j]=np.clip(tmp,0,255)

return retimg

im_path='/home/jovyan/img/earth.jpg'

image=np.array(Image.open(im_path))

image1=NN_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)

image1=Image.fromarray(image1.astype('uint8')).convert('RGB')

image1.save('/home/jovyan/img/NNEarth.jpg')

image2=BiLinear_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)

image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')

image2.save('/home/jovyan/img/BiLinearEarth.jpg')

image3=BiCubic_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)

image3=Image.fromarray(image3.astype('uint8')).convert('RGB')

image3.save('/home/jovyan/img/BiCubicEarth.jpg')

运行结果截图

原图earth.jpg

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