Digital Image Processing#1 - 圖片縮放(Scale). 旋轉(Rotate) 與 內插演算法(Interpolation)

文章流程

• 對蕾娜的品頭論足 
• 實作參考 與 連結
• 可省略的個人雜談

對蕾娜的品頭論足

以下lena縮放解析度為5000 * 3000，擷取眼睛周圍512 * 512區域

當個創世神的Nearest-neighbor interpolation

肉眼可清楚地看出瑕疵，交界處有明顯的鋸齒，皮膚成塊狀色塊，睫毛幾乎失去原本形狀。

朦朧美的Bilinear interpolation

比起Nearest，整體輪廓分明，沒有明顯鋸齒，皮膚表現也不錯，大概化妝的29歲。

但是，整體有種朦朧感，猶如罩了一層薄紗，與Bicubic交替看時，感受尤其明顯。

低速高質的Bicubic interpolation

比起Bilinear，睫毛形狀更加清晰，陰影也比較分明，皮膚能看出毛孔與顆粒紋路。

整體分明，輪廓深邃真實，與Bilinear交替看時，清晰感十分明顯。

以中心做旋轉 - 在後仰的蕾娜

實際上旋轉時，能同時縮放，但作業無此需求，故實作是用Nearest。
縱使沒有寫成平行化，迭代的寫法也足夠快，即時顯示出結果。
背景部分設成黑色，在某些角度時，能看出圖片邊緣有些鋸齒。

實作參考 與 連結

程式實作是參考大陸博客，博主將OpenCV源碼，從平行化改成跌代，方便理解演算法。

我找了很多資料，與實際觀看OpenCV源碼，來理解程式與演算法。

在原程式碼旁，加入理解過的註釋，以下列出篩選過的重要參考：

程式碼實作參考

• 縮放實作 OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程
• 旋轉實作 OpenCV中图像旋转(warpAffine)算法的实现过程

如何觀看opencv源碼?

• opencv学习_15 (利用cmake查看opencv的源码)

演算法理解 (概念 / 公式)

interpolation概念

• 各種內插法 - 維基百科
• 三種內插法概念與數學矩陣 A Review of Some Image Pixel Interpolation Algorithms
• Bilinear與Bicubuc運算原理圖 Understanding image-interpolation techniques
• Bilinear與Bicubuc鄰近權重圖 DIGITAL IMAGE INTERPOLATION

Nearest

• 直接看源碼就懂
• 有個疑問是: 取整時，用cvFloor還是cvRound，需不需要+0.5? (四捨五入)
• 目前猜測是都可以(無條件捨去 或者 四捨五入)，看個人取向

Bilinear

• 双线性插值(Bilinear Interpolation)
• 公式參考(Unit Square的部分) - 維基百科

Bicubic (Bicubic convolution algorithm)

• 關鍵公式參考(Bicubic convolution algorithm的部分) - 維基百科
• 图像放大并进行BiCubic插值
• 2.3 立方內插法的章節 論文參考
• 公式推導與曲線圖 Cubic interpolation
• 額外參考
• 三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)及代码实现(C语言)
• 十分詳細的數學推導過程與實作
• Catmull-Rom Splines

Rotate

• 旋轉公式參考 Affine Transformations

補充資料: 關於Mat Class 與 指針操作

• OpenCV學習心得(11) -- Mat類型與Arraya
• OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解
• OpenCV学习笔记（四十二）——Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年
• OpenCV学习笔记（四十三）——存取像素值操作汇总core
•  OpenCV学习笔记（五十六）——InputArray和OutputArray的那些事core

可省略的個人雜談

Bilinear與Bicubic，對蕾娜來說，大概要縮放到5000 * 3000以上，

才會在交界處，明顯看出鋸齒多寡的差異。

但是，如果頻繁地切換兩張圖片 來 對比，則能明顯看出一邊模糊一邊清晰。

Bicubic迭代十分耗時，縮放到5000 * 3000時，耗了將近1分多鐘。

熟悉演算法後，大概會嘗試寫成平行化，來加速運算。

好奇的小問題，蕾娜有正面圖嗎 ... ? 我看了覺得脖子好痠