产品讲技术 | 带你看懂什么是计算机视觉（一）

只画了一行，用做示意，从图中可以很明显的看到，如果选择右上角为原点（0，0），那么最右边和最下边的像素实际上并没有参与计算，而且目标图像的每个像素点计算出的灰度值也相对于源图像偏左偏上。

那么，让坐标加1或者选择右下角为原点怎么样呢？很不幸，还是一样的效果，不过这次得到的图像将偏右偏下。

最好的方法就是，两个图像的几何中心重合，并且目标图像的每个像素之间都是等间隔的，并且都和两边有一定的边距，这也是matlab和openCV的做法。如下图：

如果你不懂我上面说的什么，没关系，只要在计算对应坐标的时候改为以下公式即可：

int x=(i+0.5)*m/a-0.5

int y=(j+0.5)*n/b-0.5

instead of

int x=i*m/a

int y=j*n/b

利用上述公式，将得到正确的双线性插值结果

双线性内插法实现的效果如下所示：

双线性内插法的计算比最邻近点法复杂，计算量较大但没有灰度不连续的缺点，结果基本令人满意。它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓可能会有一点模糊。

（3）双三次插值Bicubic interpolation

（编辑：应用网_丽江站长网）

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