Question

大多数插值算法（Lanczos，Hermite，Bicubic）使用非常简单的函数来计算某些值。但是这些值然后通过一些非常复杂的函数发送，这些函数会产生一些魔力并且可以调整大小。我想了解这个神奇的功能（窗口函数？），但我在Delphi，Pascal，PHP或简单C ++中找到的大多数代码已经优化或是一些大型库的一部分，并使用大量的子函数，类和其他东西。我只想了解基础知识。

例如，Delphi中“最近邻居”的功能是：

function BoxFilter(Value: Single): Single;
begin
  if (Value > -0.5) and (Value <= 0.5) then
    Result := 1.0
  else
    Result := 0.0;
end;

如何将这样的函数应用于我的2D像素阵列（又名图像）？

Answer 1

首先需要实现调整大小功能。基本上调整图像大小是重复对图像进行采样，以获得与新图像像素对应的数据。比如，您将101x101图像的大小调整为160 * 67。然后，目标图像的（0,0）处的像素对应于从源（0.0,0.0）处的采样，这等于（0,0）处的像素。但是，说（34,12）处的像素对应于源中的(34*100/159,12*100/66) == (21.38,18.18)位置，您必须对其进行采样。你所说的函数返回结果中所选像素值的一部分，其中提供的值等于采样请求减去该像素的相应坐标。比如，（4,3）处的像素将具有0部分，因为该函数以值（21.38-4）和（18.18-3）对该像素进行乘法运算，两次都返回0.（21处的像素），18）将占用1个部分（其值的100％将被添加到结果中），因为两个调用将在-0.5 - 0.5间隔内以值进行。

为了在不均匀的坐标处正确地采样图像中的颜色，您可以使用这些颜色的函数，然后舍入采样值以检测中心像素，然后将函数应用于它和8个周围像素，接收9个值参与然后将像素的颜色与作为权重的参与相加，将它们组合成一个像素值并将其作为采样结果返回。

希望这有帮助。

简单的双三次图像插值算法？

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