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图像缩放--最近邻插值

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 tigerBin
发布于 2017/07/03 12:53
字数 357
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这种方法的优点是速度快,在放大倍数不大的时候,与其他几种算法效果差别不大

1. 用 P (i,j)表示目标图像的像素点(RGB),P(x,y)表示源图像的像素点(RGB)

2. 求解水平和垂直缩放因子

double horFactor = srcWidth / dstWidth;
double verFactor = srcHeight / dstHeight;

3.计算 P(i,j)在源图中的映射 P(x0,y0)

double x0 = i * verFactor;
double y0 = j * horFactor;

 4. 计算离P(x0,y0)最近的像素点 P(x,y)

int x = round(x0);
int y = round(y0);

 5. 得出目标图像 P(i,j)的像素值

P_dst(i,j).R = P_src(x,y).R;
P_dst(i,j).G = P_src(x,y).G;
P_dst(i,j).B = P_src(x,y).B;

 6. Source Code

uint8_t *Scaling(uint8_t *src, int srcWidth, int srcHeight, int dstWidth, int dstHeight)
{
	uint8_t *buf = new uint8_t[dstWidth * dstHeight * 3];

	double horFactor = double(srcWidth) / dstWidth;  //水平缩放因子
	double verFactor = double(srcHeight) / dstHeight; //垂直缩放因子

	int x0, y0;
	for (int i = 0; i < dstHeight; i++)
	{
		x0 = int(i * verFactor);
		for (int j = 0; j < dstWidth; j++)
		{
			y0 = int(j * horFactor);

			int srcOffset = (x0 * srcWidth + y0) * 3; // RGB 
			int dstOffset = (i * dstWidth + j) * 3;   //RGB

			buf[dstOffset + 0] = src[srcOffset + 0]; // B
			buf[dstOffset + 1] = src[srcOffset + 1]; // G
			buf[dstOffset + 2] = src[srcOffset + 2]; // R
		}
	}

	return buf;
}

 测试代码:

int main(int argc, char *argv[])
{

	JpegDecoder decoder("02.jpg");
	auto &img = decoder.Decoder();

	uint8_t *scale = Scaling(img.Data, img.Width, img.Height, img.Width / 2, img.Height / 2);

	cv::Mat src, dst;
	src.create(img.Height, img.Width, CV_8UC3);
	dst.create(img.Height / 2, img.Width / 2, CV_8UC3);

	src.data = img.Data;
	dst.data = scale;

	cv::imshow("src", src);
	cv::imshow("dst", dst);
	cv::waitKey();
	return 0;
}

JpegDecoder: https://git.oschina.net/SilentCode/tinyjepgdecoder

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