使用双线性插值实现图像旋转算法

"该资源提供了一种使用双线性插值算法实现图像旋转的方法，主要在Windows环境下通过C++编程实现。" 双线性插值算法是一种在图像处理中广泛使用的插值方法，用于在像素级别上进行图像缩放、旋转等操作时，估算新位置上的像素值。在图像旋转过程中，原始图像的像素不会精确地对应到新图像的像素位置，因此需要通过插值来确定新位置的像素颜色。双线性插值算法考虑了新位置周围四个像素的颜色，通过加权平均计算出新像素的值，使得结果更加平滑且减少失真。 `RotateDIB2()` 函数是实现这个过程的核心，它接受两个参数：一个指向原始DIB（Device Independent Bitmap）的指针`lpDIB`和一个表示旋转角度的整数`iRotateAngle`。函数返回一个经过旋转的新DIB的全局句柄。 函数首先获取原始图像的宽度`lWidth`和高度`lHeight`，然后计算出旋转后的新尺寸`lNewWidth`和`lNewHeight`。`lNewLineBytes`是新图像一行的字节数，考虑到图像可能不是字节对齐的，所以可能是新宽度乘以位深度再向上取整的结果。 接下来，函数创建一个新DIB`lpNewDIB`，并分配内存用于存储旋转后的图像数据。同时，获取原始DIB的位图信息`lpbmi`，以便处理颜色信息。函数内部使用了浮点数来更精确地计算旋转角度，将输入的旋转角度`iRotateAngle`转换为弧度`fRotateAngle`，并计算对应的正弦和余弦值。 在计算旋转坐标时，函数使用了四边形的顶点坐标进行插值。原始图像的每个像素点与旋转后对应的新位置被看作一个四边形的四个顶点，通过对角线的插值计算，找出新位置的像素值。这里使用了`fSrcX1`到`fSrcY4`表示原始图像的像素坐标，`fDstX1`到`fDstY4`表示旋转后对应的位置。 函数遍历新图像的每个像素，使用双线性插值计算出每个像素的值。`i`和`j`分别代表新图像的行和列索引，`i0`和`j0`是转换到原始图像坐标系的浮点数。`f1`和`f2`是插值权重，用于结合四个邻近像素的值。 整个过程体现了双线性插值算法的基本思想，即通过新位置与相邻四个像素的相对距离来加权求和，得到新位置的像素值。这种方法在图像旋转中可以有效地防止边缘锯齿，提高图像质量。