Би-кубический алгоритм интерполяции для масштабирования изображения

Я пытаюсь написать базовый бикубический алгоритм изменения размера, чтобы изменить размер 24-битного растрового изображения RGB. У меня есть общее понимание математика, и я использую эта реализация из Google Code в качестве руководства. Я не использую внешние библиотеки здесь - я просто экспериментирую с самим алгоритмом. Растровое изображение представлено как простой std::vector<unsigned char>:

inline unsigned char getpixel(const std::vector<unsigned char>& in, 
    std::size_t src_width, std::size_t src_height, unsigned x, unsigned y, int channel)
{
    if (x < src_width && y < src_height)
        return in[(x * 3 * src_width) + (3 * y) + channel];

    return 0;
}

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 channels = 3;
    const std::size_t row_stride = dest_width * channels;

    unsigned char C[5] = { 0 };

    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;

            for (int k = 0; k < 3; ++k)
            {
                for (int jj = 0; jj < 4; ++jj)
                {
                    const int z = y - 1 + jj;
                    unsigned char a0 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x, k);
                    unsigned char d0 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x - 1, k) - a0;
                    unsigned char d2 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x + 1, k) - a0;
                    unsigned char d3 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x + 2, k) - a0;
                    unsigned char a1 = -1.0 / 3 * d0 + d2 - 1.0 / 6 * d3;
                    unsigned char a2 = 1.0 / 2 * d0 + 1.0 / 2 * d2;
                    unsigned char 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;
                    out[i * row_stride + j * channels + k] = a0 + a1 * dy + a2 * dy * dy + a3 * dy * dy * dy;
                }
            }
        }
    }

    return out;
}

Проблема. Когда я использую этот алгоритм для уменьшения масштаба изображения, он работает, за исключением того, что выходное изображение содержит все черные пиксели на правой стороне по какой-то причине, при этом внешний вид выглядит "обрезанным".

Пример:

ВХОДНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ:

ИЗОБРАЖЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ:

Вопрос: Рассмотрение алгоритма, я не понимаю, почему это произойдет. Кто-нибудь видит недостаток здесь?

Ответ 1

попробуйте не менять ширину и высоту.

   for (int i = 0; i < dest_width; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < dest_height; ++j)

Ответ 2

Я предлагаю не использовать эту функцию, потому что она написана очень плохо. Вам нужно сделать две свертки: сначала по координате X, то по Y. В этой функции все эти свертки производятся в одно и то же время, что приводит к очень медленной работе. И если бы вы посмотрели на тело цикла jj, вы могли заметить, что вся вторая часть тела начинается от "d0 = C [0] - C [1];" может быть перемещен за пределы jj loop, потому что только последняя итерация этого цикла вступает в силу в [] массиве [] (все предыдущие результаты итераций будут перезаписаны).

Ответ 3

Вы должны переключать x и z при вызове getpixel, а в getpixel вы должны индексировать массив, используя:

[(y * 3 * src_width) + (3 * x) + channel]

Ответ 4

В getpixel(in, src_width, src_height, z, x, k):

z mean horizontal offset
x mean vertical offset

Так что просто нужно запланировать функцию getpixel, ниже - исправленный код:

inline unsigned char getpixel(const std::vector<unsigned char>& in, 
    std::size_t src_width, std::size_t src_height, unsigned y, unsigned x, int channel)
{
    if (x < src_width && y < src_height)
        return in[(y * 3 * src_width) + (3 * x) + channel];

    return 0;
}

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 channels = 3;
    const std::size_t row_stride = dest_width * channels;

    unsigned char C[5] = { 0 };

    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;

            for (int k = 0; k < 3; ++k)
            {
                for (int jj = 0; jj < 4; ++jj)
                {
                    const int z = y - 1 + jj;
                    unsigned char a0 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x, k);
                    unsigned char d0 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x - 1, k) - a0;
                    unsigned char d2 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x + 1, k) - a0;
                    unsigned char d3 = getpixel(in, src_width, src_height, z, x + 2, k) - a0;
                    unsigned char a1 = -1.0 / 3 * d0 + d2 - 1.0 / 6 * d3;
                    unsigned char a2 = 1.0 / 2 * d0 + 1.0 / 2 * d2;
                    unsigned char 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;
                    out[i * row_stride + j * channels + k] = a0 + a1 * dy + a2 * dy * dy + a3 * dy * dy * dy;
                }
            }
        }
    }

    return out;
}