Android OpenCV(五十一):圖像插值

圖像插值

何為插值？

插值是離散函數逼近的重要方法，利用它可通過函數在有限個點處的取值狀況，估算出函數在其他點處的近似值。

何為圖像插值？

從低解析度圖像生成高解析度圖像的過程（放大），用以恢復圖像中所丟失的信息。

API

public static void resize(Mat src, Mat dst, Size dsize, double fx, double fy, int interpolation) 
  public static final int
          INTER_NEAREST = 0, // 最近鄰插值法
          INTER_LINEAR = 1,  // 雙線性插值法
          INTER_CUBIC = 2,   // 雙三次插值法
          INTER_AREA = 3,    // 使用像素區域關係進行重採樣
          INTER_LANCZOS4 = 4, // 8x8像素鄰域的Lanczos插值
插值方法最近鄰插值（INTER_NEAREST）
最近鄰插值法， 找到與之距離最相近的鄰居（原來就存在的像素點， 黑點）， 賦值與其相同。
最近鄰插值雙線性插值 （INTER_LINEAR）
雙線性插值，又稱為雙線性內插。在數學上，雙線性插值是有兩個變量的插值函數的線性插值擴展，其核心思想是在兩個方向分別進行一次線性插值。
雙線性插值計算過程雙三次插值（INTER_CUBIC）
雙三次插值是一種更加複雜的插值方式，它能創造出比雙線性插值更平滑的圖像邊緣。在這種方法中，函數 f 在點 (x, y) 的值可以通過矩形網格中最近的十六個採樣點的加權平均得到，在這裡需要使用兩個多項式插值三次函數，每個方向使用一個。
雙立方插值
如上，P點就是目標圖像B在(X,Y)處對應於源圖像A中的位置， 假設P的坐標為(i+u,j+v)，其中i,j分別表示整數部分，u,v分別表示小數部分。找到距離p最近的16個像素的位置，在這裡用a(m,n)(m,n=0,1,2,3)來表示。雙立方插值的目的就是通過找到一種關係，或者說係數，可以把這16個像素對於P處像素值得影響因子找出來，從而根據這個影響因子來獲得目標圖像對應點的像素值，達到圖像縮放的目的。基於BiCubic基函數的雙三次插值法使用如下函數：
計算公式
通過16個最近的點到P點的距離，求取權重係數。然後通過行列權重與各點的像素值乘積求和，獲取目標圖像對應位置的像素值。
區域插值（INTER_AREA ）
區域插值共分三種情況，圖像放大時類似於雙線性插值，圖像縮小(x軸、y軸同時縮小)又分兩種情況，此情況下可以避免波紋出現。因此對圖像進行縮小時，為了避免出現波紋現象，推薦採用區域插值方法。
Lanczos插值（INTER_LANCZOS4）
蘭索斯插值，由相鄰的8*8像素計算得出，公式類似於雙線性。操作方式和雙三次插值類似，計算距離，計算權重，計算行列乘積，求和。
Lanczos插值計算操作
/**
 * 圖像插值
 * author: yidong
 * 2020/12/27
 */
class ResizeActivity : AppCompatActivity() {

    private val mList = mutableListOf<ImageTextObject>()
    private val mAdapter by lazy { ImageTextAdapter(this, mList) }
    private val mBinding: ActivityResizeBinding by lazy {
        ActivityResizeBinding.inflate(layoutInflater)
    }
    private val mFlags = mapOf(
        Imgproc.INTER_NEAREST to "INTER_NEAREST",
        Imgproc.INTER_LINEAR to "INTER_LINEAR",
        Imgproc.INTER_CUBIC to "INTER_CUBIC",
        Imgproc.INTER_AREA to "INTER_AREA",
        Imgproc.INTER_LANCZOS4 to "INTER_LANCZOS4"
    )

    private val rgb: Mat by lazy {
        val bgr = getBgrFromResId(R.drawable.tiny_lena)
        bgr.toRgb()
    }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(mBinding.root)
        mBinding.container.adapter = mAdapter
        wrapCoroutine({ before() }, { doResize() }, { after() })
    }

    override fun onDestroy() {
        super.onDestroy()
        rgb.release()
    }

    private fun doResize() {
        val w = rgb.rows()
        val h = rgb.cols()

        for (i in mFlags) {
            val dst = Mat()
            Imgproc.resize(
                rgb,
                dst,
                Size((w * 100).toDouble(), (h * 100).toDouble()),
                0.0,
                0.0,
                i.key
            )
            mList.add(ImageTextObject(dst, mFlags.getOrElse(i.key) { "" }))
        }
    }

    private fun before() {
        mBinding.isLoading = true
    }

    private fun after() {
        mBinding.isLoading = false
        mAdapter.notifyDataSetChanged()
    }
}
效果INTER_NEARESTINTER_LINEARINTER_CUBICINTER_AREAINTER_LANSZOS4源碼
https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV
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