雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像拉伸在mobile上面的實現

雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像拉伸在mobile上面的實現

雙線性插值簡單的說，就是擴展了之後的圖像像素坐標映射回原來的坐標空間的時候， 如果出現了沒有對應到整數點的情況。這時候需要做2次線性的插值計算出新的坐標的像素值，比如說：

這裡可以看到這個P點落在了ABCD區間內， 如果我們本著最朴素的這個P點最靠近誰權重就越大的加權平均的思想， 我們很容易得到這樣的論斷：

 

A點對P的影響就是Sa的面積， B點的影響就是Sb, C點就Sc, d就是Sd。這樣越近就是權重越大，基本上就是這樣的邏輯。

 

這樣P的像素可以簡單的用 (A*Sa+B*Sb+C*Sc+D*Sd )/(Sa+Sb+Sc+Sd);來得到了。如下的代碼：

 

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/** 

** method to remove sharp the raw image with unsharp mask 

* @param src input grayscale binary array  

* @param dst output grayscale result, the memory need to be allocated outside of the function 

* @param srcWidth width of the input grayscale image 

* @param srcHeight height of the input grayscale image 

* @param scalePercent, scale percentage (0-xxx) 

*/ 

void stretchImage (const unsigned char* src, unsigned char* dst, int srcWidth, int srcHeight, int scalePercent)  

{     

    if (scalePercent < 0)  

        return;  

    int x, y;  

    int ox, oy;  

    int tmpx,tmpy;  

    int ratio = (100 << 8)/scalePercent;  

    int dstWidth = srcWidth * scalePercent / 100;  

    int dstHeight = srcHeight * scalePercent / 100;  

    unsigned char color[2][2];  

    for (int j = 0; j < dstHeight; j ++)  

    {  

        for (int i = 0; i < dstWidth; i ++)  

        {  

            tmpx = i * ratio;  

            tmpy = j * ratio;  

            ox = tmpx >> 8;  

            oy = tmpy >> 8;  

            x = tmpx & 0xFF;  

            y = tmpy & 0xFF;  

            color[0][0] = src[ oy*srcWidth + ox ];   

            color[1][0] = src[ oy*srcWidth + ox +1 ];   

            color[0][1] = src[ (oy+1)*srcWidth + ox ];   

            color[1][1] = src[ (oy+1)*srcWidth + ox+1 ];  

            int final = (0x100 - x)*(0x100 - y)*color[0][0] + x*(0x100 - y)*color[1][0] + (0x100-x)*y*color[0][1] + x*y*color[1][1];  

            final = final >> 16;  

            if (final>255)  

                final = 255;  

            if (final<0)  

                final = 0;  

            dst [ j*dstWidth + i] = (unsigned char)final;  

        }  

    }  

} 

需要說明的事情是， 浮點數需要引入效率上一定的損失， 當然我們這裡就用大數來和諧。但是只是隨便寫寫的代碼， 我們沒有加入超出int范圍的檢查或者說明，暫時也只能這樣了：）。用了這個函數的效果還是不錯的， 我們來看看在75%,125%和250%時候的效果：

 

原圖：

 

 

%75效果圖:

 

 

125%效果圖:

 

 

250%效果圖:

 

 

其實從效果圖多少可以看出一些的問題就是， 隨著圖像的拉伸， 圖像的銳度其實降低了， 這個比較容易想象的，因為我們這個拉伸的辦法本身就是線性的，無疑來擴大的時候把銳利的邊緣模糊化了，所以自然在圖像擴大很多倍的時候效果不是很好了。

 

本文來自CSDN博客，轉載請標明出處：http://blog.csdn.net/hhygcy/archive/2009/08/11/4434870.aspx