如何选择图像插值方法？ （Emgu / OpenCV的）

Question

Emgu（OpenCV的.net包装器）提供的图像大小调整功能可以使用any one of four interpolation methods：

1. CV_INTER_NN（默认）
2. CV_INTER_LINEAR
3. CV_INTER_CUBIC
4. CV_INTER_AREA

我粗略地理解线性插值，但只能猜测立方体或区域的作用。我怀疑NN代表最近的邻居，但我可能是错的。

我正在调整图像大小的原因是减少像素数量（它们将在某个时刻迭代）同时保持它们的代表性。我之所以提到这一点，是因为在我看来插值是这个目的的核心 - 因此获得正确的类型应该非常重要。

我的问题是，每种插值方法的优缺点是什么？它们有什么不同，我应该使用哪一个？

Answer 1

最近邻居将尽可能快，但在调整大小时你将失去大量信息。

线性插值速度较慢，但​​不会导致信息丢失，除非缩小图像（你是）。

立方插值（可能实际上是“Bicubic”）使用包含多个相邻像素的许多可能公式之一。这对于缩小图像要好得多，但是如果没有信息丢失，你仍然可以做多少缩减。根据算法，您可以将图像缩小50％或75％。这种方法的主要原因是速度要慢得多。

不确定“区域”是什么 - 它实际上可能是“Bicubic”。很可能，此设置将提供最佳结果（在信息丢失/外观方面），但代价是最长的处理时间。

更新：此链接提供了更多详细信息（包括列表中未包含的第五种类型）：

http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html?highlight=resize#resize

Answer 2

使用的插值方法取决于您要实现的目标：

CV_INTER_LINEAR 或 CV_INTER_CUBIC 应用低通滤波器（平均值）以实现视觉质量和边缘消除之间的折衷（低通滤波器倾向于按顺序删除边缘减少图像中的混叠）。在这两者之间，我建议你 CV_INTER_CUBIC 。

CV_INTER_NN 方法实际上是最近邻，它是最基本的方法，您将获得更清晰的边缘（不会应用低通滤波器）。然而，这种方法就像是“缩放”图像，没有视觉增强。

Answer 3

算法是:(描述来自OpenCV文档）

• INTER_NEAREST - 最近邻插值
• INTER_LINEAR - 双线性插值（默认使用）
• INTER_AREA - 使用像素区域关系重新采样。它可能是图像抽取的首选方法，因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但是当图像被缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
• INTER_CUBIC - 4x4像素邻域的双三次插值
• INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域的Lanczos插值

如果你想要更快的速度使用最近邻法。

如果要在下采样后保留图像的质量，可以考虑使用基于INTER_AREA的插值，但这又取决于图像内容。

您可以找到速度比较的详细分析here

以下是从上述链接中获取的400 * 400像素图像的速度比较

Answer 4

他们都会丢失信息，您使用的信息取决于您需要的速度，丢失的信息量以及图像的性质。

很抱歉没有正确答案 - 这就是为什么有选择