今天给各位分享关于双线性插值法计算举例（双线性插值公式推导）的知识，希望对你有帮助，现在开始把！

1、本期我们将介绍两种图像处理算法，这两种算法可以去除CCD相机拍摄的图像中由于Bayer滤波器造成的马赛克问题。在图1中，我们显示了根据拜耳过滤器的bgrg像素排列。如图，对于红色和蓝色通道，我们只保留25%的像素。

2、对于绿色通道，保留50%的像素。为了消除图像马赛克，我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛克。

3、图1:基于拜耳滤镜的像素排列0双线性插值双线性插值是我们用来对Bayer图像进行去马赛克的最简单的 *** 。这种 *** 背后的思想是，由于缺失像素的值可能与其现有邻居的值相似，我们可以通过取其邻居的平均值来插值每个通道中的缺失值。换句话说，我们从红色通道开始。

4、对于任何丢失的值，我们查看它的相邻像素。如果它们包含一个值，我们取其平均值，并将计算出的平均值赋给缺失的像素。

5、图2:双线性插值算法如图2所示，我们可以利用下式对Gx、Bx和Rx的值进行插值:0高质量线性插值该 *** 是由Malvar等人[1]提出的.高质量插值背后的思想是，为了插值每个通道中的缺失像素，仅使用位于同一通道上的相邻像素可能不准确。

6、换句话说，对于绿色像素，如插图2中的Gx，我们需要使用其相邻绿色像素的值和现有通道的值。例如，如果在Gx的位置有一个红色值，它必须与相邻的可用绿色值一起使用。他们称之为梯度校正插值法。

7、最后，他们提出了8种不同的5*5滤波器，如图3所示。我们需要将滤波器卷积成要插值的像素。

8、图3:通过[1]过滤高质量线性插值的系数例如，如果我们想要估计一个绿色像素的值，并且我们在该位置有一个红色像素的值，我们需要使用之一个滤波器。

本文关于双线性插值法计算举例（双线性插值公式推导）的知识就到此分享完毕，希望对大家有所帮助。