Question

我一直在努力学习图像大小调整算法，例如最近邻，双立方和双线性插值算法。我已经对数学进行了一些研究，现在我正在研究现有的实现，以了解和理解它们的工作原理。

我从使用OpenCV的Google代码中找到的Bi-Cubic Resize的 this implementation 开始，并提供测试和示例代码。我使用它作为我自己实现的起点，它不使用OpenCV，而只是对std::vector<unsigned char>中包含的原始位图进行操作：

std::vector<unsigned char> bicubicresize(const std::vector<unsigned char>& in, std::size_t src_width,
    std::size_t src_height, std::size_t dest_width, std::size_t dest_height)
{
    std::vector<unsigned char> out(dest_width * dest_height * 3);

    const float tx = float(src_width) / dest_width;
    const float ty = float(src_height) / dest_height;
    const int components = 3;
    const int bytes_per_row = src_width * components;

    const int components2 = components;
    const int bytes_per_row2 = dest_width * components;

    int a, b, c, d, index;
    unsigned char Ca, Cb, Cc;
    unsigned char C[5];
    unsigned char d0, d2, d3, a0, a1, a2, a3;

    for (int i = 0; i < dest_height; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < dest_width; ++j)
        {
            const int x = int(tx * j);
            const int y = int(ty * i);
            const float dx = tx * j - x;
            const float dy = ty * i - y;

            index = y * bytes_per_row + x * components;
            a = y * bytes_per_row + (x + 1) * components;
            b = (y + 1) * bytes_per_row + x * components;
            c = (y + 1) * bytes_per_row + (x + 1) * components;

            for (int k = 0; k < 3; ++k)
            {
                for (int jj = 0; jj <= 3; ++jj)
                {
                    d0 = in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x - 1) * components + k] - in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x) * components + k];
                    d2 = in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x + 1) * components + k] - in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x) * components + k];
                    d3 = in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x + 2) * components + k] - in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x) * components + k];
                    a0 = in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x) * components + k];
                    a1 = -1.0 / 3 * d0 + d2 - 1.0 / 6 * d3;
                    a2 = 1.0 / 2 * d0 + 1.0 / 2 * d2;
                    a3 = -1.0 / 6 * d0 - 1.0 / 2 * d2 + 1.0 / 6 * d3;
                    C[jj] = a0 + a1 * dx + a2 * dx * dx + a3 * dx * dx * dx;

                    d0 = C[0] - C[1];
                    d2 = C[2] - C[1];
                    d3 = C[3] - C[1];
                    a0 = C[1];
                    a1 = -1.0 / 3 * d0 + d2 -1.0 / 6 * d3;
                    a2 = 1.0 / 2 * d0 + 1.0 / 2 * d2;
                    a3 = -1.0 / 6 * d0 - 1.0 / 2 * d2 + 1.0 / 6 * d3;
                    Cc = a0 + a1 * dy + a2 * dy * dy + a3* dy * dy * dy;
                    out[i * bytes_per_row2 + j * components2 + k] = Cc;
                }
            }
        }
    }

    return out;   
}

现在，据我所知，这个实现是 致命缺陷 ，因为该行：

d0 = in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x - 1) * components + k] - in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x) * components + k];

我认为，当y为0时，此行将始终访问越界数组索引。最初y始终为0，因为y是使用y = ty * i初始化的，i是一个从0开始的迭代器变量。因为y总是从0开始，所以表达式(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x - 1) * components + k（用于计算ARRAY INDEX）将始终为负数。而且......显然，负数组索引无效。

问题：在我看来，这段代码无法正常工作。我错了吗？

Answer 1

一种方法是定义一个GetPixel（）函数：

GetPixel(int x, int y, int channel)
{
   if (x >= 0 && x <= width-1)
      if (y >=0 && y <= height-1)
         return QueriedPixelFromImage(x,y,channel);
   return 0; // out of bounds
}

您将替换

d0 = in[(y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x - 1) * components + k]

通过

d0 = GetPixel(x-1,y-1+jj,k)

Answer 2

我运行了一些测试代码，以确保我没有遗漏任何东西，但据我所知，你确实是正确的：

#include <iostream>

int main()
{

  int components = 3;

  const float tx = 200/50;
  const float ty = 200/50 ;
  int bytes_per_row = 1000 ;

  for (int i = 0; i < 5; ++i)
  {
    for (int j = 0; j < 5; ++j)
    {
         const int x = int(tx * j);
         const int y = int(ty * i);

        for (int k = 0; k < 3; ++k)
        {
            for (int jj = 0; jj <= 3; ++jj)
            {
               std::cout << "calc: " << (y - 1 + jj) * bytes_per_row + (x - 1) * components + k << std::endl ;
            }
        }
     }
   }
}

我查看了您提供的网站上的代码，看起来不是一个非常大的项目。所以也许您应该联系项目维护人员，看看他们是否可以提供一些帮助。首页http://code.google.com/a/eclipselabs.org/p/bicubic-interpolation-image-processing/

上有一封联系电子邮件

双立方图像调整大小算法

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