高手请进，探讨图像放大的线性插值算法，分不够再加！

[hm1511]

我尝试了几种算法，效果都不怎么好，或是速度不行，或是出现斑块的情况。哪位大侠能分享你的最优化算法。[e-mail]
这个问题困扰我好久了。分不够我再加！

[zzwu]

看看:
http://www.chinaai.org/Article_Show.asp?ArticleID=238

[IO_X]

插值的时候考虑更多相邻的点，以实现颜色变化的高阶连续...

[熊孩子开学喽]

http://blog.csdn.net/wallescai/ 或许对你有帮助

[konriuen]

放大缩小平行移动
for(l=0;l<im2->mWidth;l++){ //变换后图像
for(m=0;m<im2->mHeight;m++){
u=v=0;//double型
u=l/a-c;//放大，缩小，移动的逆计算
v=m/e-f;
i=(int)u;
j=(int)v;
if(l/a>c&&m/e>f){ //如果在原图像中，利用插值
im2->mPixels[(m*im2->mWidth+l)*3]=((i+1)-u)*((j+1)-v)*im1->mPixels[(j*im1->mWidth+i)*3]
+((i+1)-u)*(v-j)*im1->mPixels[((j+1)*im1->mWidth+i)*3]
+(u-i)*((j+1)-v)*im1->mPixels[(j*im1->mWidth+i+1)*3]
+(u-i)*(v-j)*im1->mPixels[((j+1)*im1->mWidth+i+1)*3];

im2->mPixels[(m*im2->mWidth+l)*3+1]=((i+1)-u)*((j+1)-v)*im1->mPixels[(j*im1->mWidth+i)*3+1]
+((i+1)-u)*(v-j)*im1->mPixels[((j+1)*im1->mWidth+i)*3+1]
+(u-i)*((j+1)-v)*im1->mPixels[(j*im1->mWidth+i+1)*3+1]
+(u-i)*(v-j)*im1->mPixels[((j+1)*im1->mWidth+i+1)*3+1];

im2->mPixels[(m*im2->mWidth+l)*3+2]=((i+1)-u)*((j+1)-v)*im1->mPixels[(j*im1->mWidth+i)*3+2]
+((i+1)-u)*(v-j)*im1->mPixels[((j+1)*im1->mWidth+i)*3+2]
+(u-i)*((j+1)-v)*im1->mPixels[(j*im1->mWidth+i+1)*3+2]
+(u-i)*(v-j)*im1->mPixels[((j+1)*im1->mWidth+i+1)*3+2];
}
else{//不在元图像中途黑
im2->mPixels[(m*im2->mWidth+l)*3]=0;
im2->mPixels[(m*im2->mWidth+l)*3+1]=0;
im2->mPixels[(m*im2->mWidth+l)*3+2]=0;
}
}
}

[HUNTON]

我也觉得双线性插值效果不错

[baiduan]

别老考虑这种低效率的差值算法了。
那个算法中有多少个mpixels?如果
这个图像在硬盘上找一个mpixels 要x+3*8毫秒，
3*8是硬盘寻址时间，x是mpixels所需时间。
就算全部在内存中也要x+3*2那秒。
如果图像大一点，例如需要地图漫游的。
参考一下jpeg2000的基本思想，设定
一个放大因子，比如人眼的灰度分辨为128级
色彩分辨率为655级，那么我们根据放大的
程度依次填家像素。
pix(0,0) rgb(00,00,00,00);
pix(0,1) rgb(00,00,ff,00);
放大n,因子x
pix(0,0) rgb(hex(x),00,00,00);
pix(0,1) rgb(hex(x+1),00,00);
.
.
.
pix(0,1)......
这样就比差值要好一点。
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研究中，发发牢骚，大家看看行不行？

[e_feeling]

双线性差值

[熊孩子开学喽]

楼上说的东东一样要遍历像素，而且看说法还要转换成HSV，更慢。