Question

我在维基百科上看到它，理论听起来不错，但我不知道申请练习。我有一个像这样的小例子：
原始图像矩阵

1 2
3 4

如果我想将图像加倍，那么新矩阵

x x x x
x x x x
x x x x
x x x x

现在，有趣的部分是如何将原始矩阵中的旧值传递给新矩阵，我打算这样做

1 x 2 x
x x x x
3 x 4 x
x x x x

然后在它上面应用Bi三次插值（此时只是忘记使用16个相邻像素，我没有足够的空间来展示这么大的矩阵）。

现在我的问题是：
1。我是否正在进行数据传输（从旧矩阵到新矩阵）？如果没有，它应该是什么样子？
2。新矩阵中x变量的值应该是多少？对我来说，这似乎是正确的，因为至少我们有一些值来进行计算而不是x符号。

3。是否会对新矩阵中的所有像素进行插值？因为边界处的像素没有足够的相邻像素来执行计算。
非常感谢你。

Answer 1

插值是指估算实际不存在的点的值。你需要从一个坐标系开始，所以让我们只使用两个递增的整数来表示X位置和Y位置。

0, 0    1, 0
0, 1    1, 1

您的输出需要4x4像素，间距应为0.5，而不是输入的1.0间隔：

-0.25,-0.25   0.25,-0.25   0.75,-0.25   1.25,-0.25
-0.25, 0.25   0.25, 0.25   0.75, 0.25   1.25, 0.25
-0.25, 0.75   0.25, 0.75   0.75, 0.75   1.25, 0.75
-0.25, 1.25   0.25, 1.25   0.75, 1.25   1.25, 1.25

输出中没有输出中的坐标，因此它们都需要进行插值。

选择第一个坐标-0.25的偏移量，使第一个和最后一个坐标与输入边缘的距离相等，并通过输出和输入间隔之差除以2来计算。例如如果你想要10倍变焦，间隔为0.1，初始偏移为（0.1-1）/ 2，点数为（-0.45，-0.35，-0.25，-0.15，... 1.35,1.45）。

Bicubic算法将需要原始图像之外的点的数据。当您对像素使用premultiplied alpha表示时，最简单的解决方案是，您可以使用（0,0,0,0）作为图像边界之外的任何值。

使用双三次插值

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