圖像縮放是數(shù)字圖像處理中常用的技術(shù)之一。隨著數(shù)字媒體的普及，圖像縮放算法變得越來(lái)越重要。本文將探討圖像縮放的原理，著重介紹兩種常用的插值算法——最近鄰插值和雙線性插值，并提供對(duì)應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)。我們將解釋這些算法的工作原理，以及如何選擇最適合您應(yīng)用場(chǎng)景的算法。 ? 開(kāi)發(fā)中可能非專業(yè)的開(kāi)發(fā)人員外，其他人不會(huì)對(duì)其涉獵，但是圖像的縮放這個(gè)話題確實(shí)值得我們學(xué)習(xí)和研究。 ? 圖像包含圖片和視頻，當(dāng)你看視頻時(shí)全屏變小窗，小窗變大屏等都用到了圖像縮放，就視頻而言，不同分辨率的切換也用到了縮放算法，比如，電影分辨率是 1080P，播放器的窗口大小是720P，則需要將電影畫面從1080P縮小到720P再播放。如果你點(diǎn)擊全屏播放，播放窗口變成了4K，則需要將電影畫面做放大處理，即放大到4K之后再播放。 ?

那圖像縮放算法都有哪些呢？

他們的原理是什么？

在Android開(kāi)發(fā)中怎么使用

圖像縮放算法

圖像縮放算法可以分為兩類：插值算法和基于變換的算法。下面是一些常見(jiàn)的圖像縮放算法： ?

最近鄰插值算法（Nearest Neighbor Interpolation）：最簡(jiǎn)單的插值算法，對(duì)于每個(gè)縮放后的像素點(diǎn)，選擇與其最近的原始像素點(diǎn)的值作為它的值。該算法容易實(shí)現(xiàn)，但會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)鋸齒狀的邊緣。

雙線性插值算法（Bilinear Interpolation）：該算法在最近鄰插值算法的基礎(chǔ)上，加入了對(duì)相鄰四個(gè)像素點(diǎn)的加權(quán)平均，使得圖像邊緣更加平滑。

雙三次插值算法（Bicubic Interpolation）：該算法在雙線性插值算法的基礎(chǔ)上，對(duì)相鄰16個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到更加平滑的圖像。

Lanczos插值算法（LanczosInterpolation）：該算法使用了一種卷積方法，通過(guò)對(duì)像素點(diǎn)周圍的采樣點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到縮放后像素點(diǎn)的值。該算法在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)，會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行輕微模糊。

Sinc插值算法（SincInterpolation）：該算法基于信號(hào)處理中的Sinc函數(shù)，使用卷積方法對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均。該算法在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)，會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行一定的模糊，但比Lanczos插值算法的模糊程度小。

基于變換的算法：除了插值算法，還有一些基于變換的算法，如雙線性變換、雙三次變換、圖像金字塔等。這些算法會(huì)對(duì)原始圖像進(jìn)行一定的變換，再進(jìn)行縮放。這些算法通常能夠產(chǎn)生更高質(zhì)量的縮放結(jié)果，但計(jì)算復(fù)雜度也更高。

這些算法已經(jīng)在行業(yè)中有較多的資料和使用文獻(xiàn)，我這里簡(jiǎn)單梳理一下他們的原理以及在Android中怎么使用這些算法。 ?

縮放的原理

? 首先要明確一點(diǎn)就是圖像的縮放就是將原圖像的已有像素經(jīng)過(guò)加權(quán)運(yùn)算得到目標(biāo)圖像的目標(biāo)像素。比如說(shuō)，我們已有圖像是720P的分辨率，稱之為原圖像，我們需要放大到1080P，我們稱這個(gè)1080P圖像是目標(biāo)圖像。目標(biāo)圖像在寬度方向上放大了1920 / 1280 = 1.5倍，高度方向上也放大了1080 / 720 = 1.5倍。 ? 那怎么通過(guò)720的圖像生成1080的圖像呢？放大之后會(huì)不會(huì)存在間隙，這個(gè)間隙是否會(huì)導(dǎo)致圖像“發(fā)虛”呢？ ? 做法如下： ? 先將目標(biāo)圖像的像素位置映射到原圖像的對(duì)應(yīng)位置上，然后把通過(guò)插值計(jì)算得到的原圖像對(duì)應(yīng)位置的像素值作為目標(biāo)圖像相應(yīng)位置的像素值。 ? 這樣操作之后是不是就沒(méi)有間隙了。這就是插值算法要干的事了。1080P目標(biāo)圖像中的(0,0)位置就映射到720P原圖像的(0,0)位置，取原圖像(0,0)位置的像素值作為目標(biāo)圖像(0,0)位置的像素值。目標(biāo)圖像的(1,1)位置就映射到原圖像中的(0.67,0.67)位置。最后，通過(guò)原圖像已有像素插值得到(0.67,0.67)位置的像素值，并將該像素值作為目標(biāo)圖像(1,1)位置的像素值。下圖中，顯示了720p放大到1080p的圖示和720p縮小到360p的圖示。 ?

? 通過(guò)這個(gè)演示，可以總結(jié)一下圖像縮放的一般過(guò)程： ?

放大過(guò)程對(duì)于1080P目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)(x,y)，我們只需要將它映射到 720P原圖像的(x / 1.5,y / 1.5)位置，通過(guò)原圖像已有的像素值插值得到(x / 1.5,y / 1.5)的像素值就可以了。

縮小過(guò)程對(duì)于360P目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)(x,y)，我們只需要將它映射到720P原圖像的(x * 2,y * 2)位置，通過(guò)原圖像已有的像素值插值得到(x * 2,y * 2)的像素值就可以了。

然后二者的操作過(guò)程是，遍歷一下目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)位置，都能找到他們?cè)谠瓐D像中的映射位置，并通過(guò)插值求出映射位置的像素值，這樣就可以得到目標(biāo)圖像了 ? 我們可以推測(cè)出，縮放的代碼邏輯是： ?

獲取目標(biāo)圖像的寬高；

然后獲取獲取像素，完成像素插值

將處理過(guò)的像素創(chuàng)建新的圖像

不用著急，后面可以驗(yàn)證該推測(cè)。 ? 縮放的通用表達(dá)式 ? 假設(shè)原圖像的分辨率是 w0 x h0，我們需要縮放到 w1 x h1。那我們只需要將目標(biāo)圖像中的像素位置(x,y)映射到原圖像的(x * w0 / w1,y * h0 / h1)，再插值得到這個(gè)像素值就可以了，這個(gè)插值得到的像素值就是目標(biāo)圖像像素點(diǎn)(x,y)的像素值。注意，(x * w0 / w1,y * h0 / h1)絕大多數(shù)時(shí)候是小數(shù)。這就是圖像縮放算法原理的通用表達(dá)示圖如下： ?

? 目前比較流行的插值算法基本有三種。 ? ?

插值算法

最近鄰插值算法 ? 最近鄰插值算法是一種基本的圖像插值算法，它的基本思想是對(duì)于待插值像素的位置，選擇距離該位置最近的一個(gè)已知像素值作為插值結(jié)果。因此，該算法得名為“最近鄰插值”。 ? 最近鄰插值算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下： ?

確定待插值像素位置，假設(shè)其坐標(biāo)為(x,y)。

找到離(x,y)最近的已知像素，假設(shè)其坐標(biāo)為(x1,y1)。

將該已知像素的像素值賦值給待插值像素。

還是看圖像從720p放大到1080p，這個(gè)例子，我們上面說(shuō)了縮放的原理就是映射像素，即將目標(biāo)圖像的像素映射到原圖像。 ? 1080p假設(shè)(2,2)的位置，最鄰近插值法的取值過(guò)程是： ? 映射到720P圖像，映射位置是(2 * 1280 / 1920,2 * 720 / 1080)，也就是(1.33,1.33)位置，其周圍4個(gè)像素分別是(1,1)、(1,2)、(2,1)和(2,2)，很明顯(1,1)離(1.33l,1.33)位置最近，那我們?nèi)≡瓐D像(1,1)的像素值賦值給1080P圖像的(2,2)位置的像素點(diǎn)。 ?

? 左圖為放大過(guò)程，右圖為放大時(shí)取值圖示： ?

所以1080待插值的位置(2,2)

找到了離(2,2)最近的已知像素(1.33,1.33)

將(1.33,1.33)位置的像素賦值給(2,2)，完成插值。

代碼實(shí)現(xiàn)

Java代碼開(kāi)發(fā)

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https://blog.csdn.net/weixin_32024145/article/details/114813888

使用Android JNI開(kāi)發(fā)

使用opencv 庫(kù)開(kāi)發(fā)，因?yàn)樾枰@取像素等操作，最核心的代碼為：??