博客
关于我
最近邻插值算法的c++实现(QT框架)
阅读量:765 次
发布时间:2019-03-24

本文共 470 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

最近邻插值(KNN)是一种常用的图像处理算法,用于在已知像素点的基础上填充输出图像。这套算法通过像素复制和像素抽样技术,让原本不够大的图像能够在放大或缩小几倍后依然保持良好的图像质量。

假设原图的宽度为 W,高度为 H,而缩放后的图像宽度为 w,高度为 h,那么宽度和高度的缩放比例分别是:

  • 宽度缩放比例:w/W
  • 高度缩放比例:h/H

在实际操作中,KNN算法通过以下步骤来实现图像的高效缩放:

  • 初始化缩放比例:根据目标图像的宽度和高度计算相对于原图的缩放比例。
  • 逐行处理:从目标图像的第一行开始,逐行处理原始图像对应的像素点。
  • 确定对应像素点:通过对当前目标行进行竖直方向的缩放比例计算,找到原始图像中对应的像素行。
  • 逐列复制:根据水平方向的缩放比例,将原始图像对应的像素点逐列复制到目标图像中。
  • 这种方法的核心在于通过简单的算术运算和内存复制操作,实现了对图像按像素水平进行的原始比例保留,从而显著提升了图像缩放时的质量和效率。

    通过以上方法实现的图像缩放既能有效解决图像尺寸调整问题,又能在一定程度上保护图像细节,使其更加清晰和逼真。

    转载地址:http://ebjkk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Netty基础—3.基础网络协议二
    查看>>
    Netty基础—4.NIO的使用简介一
    查看>>
    Netty基础—4.NIO的使用简介二
    查看>>
    Netty基础—5.Netty的使用简介
    查看>>
    Netty基础—6.Netty实现RPC服务一
    查看>>
    Netty基础—6.Netty实现RPC服务三
    查看>>
    Netty基础—6.Netty实现RPC服务二
    查看>>
    Netty基础—7.Netty实现消息推送服务一
    查看>>
    Netty基础—7.Netty实现消息推送服务二
    查看>>
    Netty基础—8.Netty实现私有协议栈一
    查看>>
    Netty基础—8.Netty实现私有协议栈二
    查看>>
    Netty多线程 和 Redis6 多线程对比
    查看>>
    Netty学习总结(1)——Netty入门介绍
    查看>>
    Netty学习总结(2)——Netty的高性能架构之道
    查看>>
    Netty学习总结(3)——Netty百万级推送服务
    查看>>
    Netty学习总结(4)——图解Netty之Pipeline、channel、Context之间的数据流向
    查看>>
    Netty学习总结(5)——Netty之TCP粘包/拆包问题的解决之道
    查看>>
    Netty学习总结(6)——Netty使用注意事项
    查看>>
    Netty实现Http服务器
    查看>>
    Netty客户端断线重连实现及问题思考
    查看>>