图像插值算法

资 源 简 介

图像插值算法

详 情 说 明

图像插值是数字图像处理中的基础技术，主要用于图像缩放、旋转等几何变换时估算新像素点的颜色值。常见的两种经典算法是最近邻域插值和双线性插值，它们以不同的计算复杂度和精度满足不同场景需求。

最近邻域插值（Nearest Neighbor Interpolation） 算法直接选取距离目标位置最近的已知像素值作为插值结果。其优势是计算量极小（只需坐标取整），处理速度极快，适合实时性要求高的场景。但由于直接复制相邻像素，放大后的图像容易出现明显锯齿，尤其在边缘区域会形成“阶梯状”失真。

双线性插值（Bilinear Interpolation） 算法通过目标点周围2x2区域的四个邻近像素，进行两次线性加权计算（先水平方向后垂直方向，或反之）。这种方法的输出更平滑，能有效减轻锯齿现象，是图像缩放的主流选择。代价是需要浮点运算和多次内存访问，计算量约为最近邻域的3-4倍。

实际应用中，最近邻域适合需要保留锐利边缘的像素艺术处理，而双线性插值更适用于自然图像的尺寸调整。现代图形库如OpenCV通常将这两种算法作为基础选项，开发者可根据质量与性能的权衡灵活选择。