接下来，通过Python代码实现最邻近插值算法。理解“坐标变换关系”是关键。若原始图像放大整数倍，每目标像素点值源自原始图像中除以放大倍数的对应位置。然而，放大倍数为非整数时，需找到最接近的原始像素点。以下为Python实现代码：执行后，得到插值图像明显存在锯齿效应，出现方格现象。此为最邻近插值算法的...
图像最近邻插值及python实现
最邻近插值算法在图像处理领域扮演重要角色，因其简单高效而受工程师喜爱。本文旨在深入解析该算法流程，并通过Python实现基本的最邻近插值。
最邻近插值技术，旨在根据现有低分辨率图像（LR）生成高分辨率图像（HR）。本文首先详细分析了最邻近插值算法的核心思想。
算法原理在于，通过已知像素值预测未知目标图像的像素值。插值变换流程如下图所示，图中src表示原始图像，tar表示插值目标图像，H和W分别代表图像高度与宽度。关键在于找到(tar_x, tar_y)与(src_x, src_y)的映射关系，进而为每个目标图像像素点赋值。
目标是将原始图像的长度与宽度扩大（例如扩大3、4倍）。通过变形上式，得到以下映射关系：
有了映射关系，算法实现变得清晰。算法流程包括：创建目标图像、计算缩放比例、遍历目标图像像素点计算映射关系，并对每个目标像素点使用对应原始图像的像素点赋值。
接下来，通过Python代码实现最邻近插值算法。理解“坐标变换关系”是关键。若原始图像放大整数倍，每目标像素点值源自原始图像中除以放大倍数的对应位置。然而，放大倍数为非整数时，需找到最接近的原始像素点。
以下为Python实现代码：
执行后，得到插值图像明显存在锯齿效应，出现方格现象。此为最邻近插值算法的固有缺点，表现为图像锐化效果不佳。
后续内容将深入探讨其他插值算法，以提升图像质量。2024-09-24
