image - 如何选择图像插值方法？(Emgu/OpenCV)

Question

Emgu（OpenCV 的 .net 包装器）提供的图像大小调整功能可以使用四种插值方法中的任何一种：

我大致了解线性插值，但只能猜测三次或面积的作用。我怀疑 NN 代表最近的邻居，但我可能是错的。

我调整图像大小的原因是减少像素数量（它们将在某些时候被迭代），同时保持它们的代表性。我提到这一点是因为在我看来插值是这个目的的核心——因此获得正确的类型应该非常重要。

那么我的问题是，每种插值方法的优缺点是什么？它们有什么不同，我应该使用哪一个？

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最近的邻居将尽可能快，但在调整大小时您会丢失大量信息。

线性插值速度较慢，但不会导致信息丢失，除非您正在缩小图像（您就是这样）。

三次插值（可能实际上是“双三次”）使用包含多个相邻像素的许多可能公式之一。这对于缩小图像要好得多，但是在不丢失信息的情况下，您可以做多少缩小仍然受到限制。根据算法，您可能可以将图像减少 50% 或 75%。这种方法的主要缺点是速度要慢得多。

不确定“面积”是什么——它实际上可能是“双三次”。很有可能，这个设置会给你最好的结果（在信息丢失/外观方面），但代价是最长的处理时间。

更新： 此链接提供了更多详细信息（包括列表中未包含的第五种类型）：

score 13 · Accepted Answer

算法是：（描述来自 OpenCV 文档）

INTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR - 双线性插值（默认使用）
INTER_AREA - 使用像素区域关系重采样。它可能是图像抽取的首选方法，因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但是当图像被缩放时，它类似于 INTER_NEAREST 方法。
INTER_CUBIC - 4x4 像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 - 8x8 像素邻域的 Lanczos 插值

如果您想要更快的速度，请使用最近邻法。

如果您想在下采样后保持图像质量，可以考虑使用基于 INTER_AREA 的插值，但这又取决于图像内容。

你可以在这里找到速度比较的详细分析

以下是从上述链接获取的 400*400 像素图像的速度比较

score 10 · Accepted Answer

要使用的插值方法取决于您要实现的目标：

CV_INTER_LINEAR或CV_INTER_CUBIC应用低通滤波器（平均）以实现视觉质量和边缘去除之间的权衡（低通滤波器倾向于去除边缘以减少图像中的混叠）。在这两者之间，我推荐你CV_INTER_CUBIC。

CV_INTER_NN方法实际上是最近邻法，它是最基本的方法，你会得到更清晰的边缘（不会应用低通滤波器）。然而，这种方法简直就像“缩放”图像，没有视觉增强。

score 1 · Accepted Answer

它们都会丢失信息，您使用的信息取决于您需要的速度、您可以承受的丢失多少信息以及图像的性质。

抱歉，没有正确答案 - 这就是为什么有选择

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