python - 双线性/双三次插值是否在每个颜色通道上独立运行?
问题描述
我正在使用scipy.ndimage.interpolation.zoom
双线性插值或双三次插值(如果我是正确的,顺序 = 1 或 3)。
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.ndimage.interpolation.zoom.html
在处理 RGB 图像时,双线性/双三次插值算法是否在每个颜色通道上独立运行,或者颜色通道之间是否存在某种依赖性?
解决方案
ndimage.interpolation.zoom
没有RGB通道的概念;它缩放任意 n 维数组,对每个维度没有任何特殊意义。例如,如果您将图像存储为形状数组,(20, 20, 3)
那么之后zoom(image, 2)
它将成为形状数组,(40, 40, 6)
这当然是不可取的。
大概您将使用zoom(image, (2, 2, 1))
在两个维度上进行 2 倍缩放,而在通道维度上没有“缩放”。如果是这样,那么渠道之间就没有溢出。阅读NI_ZoomShift
我看到的 C 代码,使用get_spline_interpolation_weights
执行一维样条插值(不是双线性或双三次)来实现缩放。这意味着缩放将包括:
- 遍历每个 1D 切片
image[:, c, ch]
并通过 1D 插值对其进行缩放(切片之间没有交互)。 - 遍历每个 1D 切片
image[r, :, ch]
并通过 1D 插值对其进行缩放。 - 遍历每个 1D 切片
image[r, c, :]
并通过 1D 插值对其进行缩放 - 缩放因子为 1 将使值与机器精度保持一致。
对上述内容的测试:缩放整个图像与分别缩放每个通道。
import numpy as np
from scipy.ndimage.interpolation import zoom
image = np.random.uniform(size=(20, 20, 3))
output = zoom(image, (2, 2, 1))
for k in range(3):
output_channel = zoom(image[:, :, k], 2)
print(np.max(np.abs(output_channel - output[:, :, k])))
打印的值在 1e-15 左右,即输出与浮点错误相同。
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