使用双线性插值的图像放大

此示例演示使用双线性插值方法的图像放大。

导言

双线性插值是一种在保持中间像素值的同时增加或减少图像大小的方法。它用于确保图像不会丢失质量，并且在缩放时不会看起来"像素化"。该算法通过基于最近像素的加权平均值计算新像素值来工作。在这个例子中，我们使用Julia库实现了一个给定缩放级别的图像放大函数，用于处理图像和插值。

# 安装必要的软件包
import Pkg; Pkg.add(["Images", "FileIO", "Interpolations"])

# 连接必要的库
using Images      # 用于处理图像
using FileIO      # 下载和保存图像
using Interpolations # 对于数据插值，在这种情况下是双线性的

主要部分

图像放大功能

声明图像缩放函数

该函数采用像素矩阵（图像）和缩放级别

function enlarge(A::Matrix, factor::AbstractFloat)
    # 我们得到图像的原始尺寸
    lx, ly = size(A)

    # 我们通过将旧图像乘以一个因子并将其四舍五入为整数来计算新图像尺寸。
    nx, ny = round.(Int, factor .* (lx, ly))

    # 为新图像的x和y坐标创建线性范围
    # LinRange在相应轴上创建1和图像大小之间的均匀间隔点
    vx, vy = LinRange(1, lx, nx), LinRange(1, ly, ny)

    # 使用双线性插值为源图像创建插值器
    # BSpline(Linear())定义了一个线性样条，它对应于2D中的双线性插值
    itp = interpolate(A, BSpline(Linear()))

    # 我们将插值器应用于新坐标并返回放大后的图像。
    return itp(vx, vy)
end

enlarge (generic function with 1 method)

图像加载和处理

我们从文件下载图像并将其转换为类型的像素矩阵 RGB{Float64}

这对于处理彩色图像和支持插值是必要的。

img_s = load(joinpath(@__DIR__,"legio.jpg")) |> Matrix{RGB{Float64}};

调用因子为1.6的图像放大函数

Alarge = enlarge(img_s, 1.6);

将放大的图像保存到文件中

save(joinpath(@__DIR__,"LEGIO.jpg"), Alarge);
img_b = load(joinpath(@__DIR__,"LEGIO.jpg")) |> Matrix{RGB{Float64}};

println("初始尺寸:$(size(img_s)),最终尺寸:$(size(img_b))")

Начальный размер: (85, 85), конечный размер: (136, 136)

结论

在这个例子中，我们研究了Julia编程语言中图像放大的双线性插值算法的实现。我们使用外部库加载/保存图像并执行插值。因此，脚本加载图像，使用双线性插值将其放大1.6倍，并将结果保存到新文件中。当您需要在不损失质量的情况下提高图像分辨率时，这对于处理图形非常有用。

该示例是使用[Rosetta代码]的材料开发的（https://rosettacode.org/wiki/Bilinear_interpolation ）