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我注意到，当使用双三次插值对 openCV 中的矩阵进行下采样时，即使原始矩阵都是正数，我也会得到负值。

我附上以下代码作为示例：

// Declaration of variables
cv::Mat M, MLinear, MCubic;
double minVal, maxVal;
cv::Point minLoc, maxLoc;
// Create random values in M matrix
M = cv::Mat::ones(1000, 1000, CV_64F);
cv::randu(M, cv::Scalar(0), cv::Scalar(1));
minMaxLoc(M, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
// Printout smallest value in M
std::cout << "smallest value in M = "<< minVal << std::endl;

// Resize M to quarter area with bicubic interpolation and store in MCubic
cv::resize(M, MCubic, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5, cv::INTER_CUBIC);
// Printout smallest value in MCubic
minMaxLoc(MCubic, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
std::cout << "smallest value in MCubic = " << minVal << std::endl;

// Resize M to quarter area with linear interpolation and store in MLinear
cv::resize(M, MLinear, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5, cv::INTER_LINEAR);
// Printout smallest value in MLinear
minMaxLoc(MLinear, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
std::cout << "smallest value in MLinear = " << minVal << std::endl;

我不明白为什么会这样。我注意到，如果我在 [0,100] 之间选择随机值，则在调整大小后，最小值通常为 ~-24 与 -0.24 的范围为 [0,1] ，如上面的代码所示。

作为比较，在 Matlab 中不会发生这种情况（我知道加权方案略有不同，如下所示：imresize comparison - Matlab/openCV）。

这是一个简短的 Matlab 代码片段，它保存了 1000 个随机缩小矩阵（eahc 矩阵的原始尺寸为 1000x1000）中的任何一个中的最小值：

currentMinVal = 1e6;
for k=1:1000        
    x = rand(1000);
    x = imresize(x,0.5);
    minVal = min(currentMinVal,min(x(:)));
end
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1 回答 1

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正如您在这个答案中看到的那样，双三次核不是非负的，因此，在某些情况下，负系数可能占主导地位并产生负输出。

您还应该注意，'Antialiasing'默认情况下使用 Matlab，这会对结果产生影响：

I = zeros(9);I(5,5)=1; 
imresize(I,[5 5],'bicubic') %// with antialiasing
ans =
     0         0         0         0         0
     0    0.0000   -0.0000   -0.0000         0
     0   -0.0000    0.3055    0.0000         0
     0   -0.0000    0.0000    0.0000         0
     0         0         0         0         0

imresize(I,[5 5],'bicubic','Antialiasing',false) %// without antialiasing
ans =
     0         0         0         0         0
     0    0.0003   -0.0160    0.0003         0
     0   -0.0160    1.0000   -0.0160         0
     0    0.0003   -0.0160    0.0003         0
     0         0         0         0         0
于 2015-05-10T09:07:56.340 回答