1.理论基础
图像的比例缩放矩阵用齐坐标表示为:
(4-13)
(1) k x >1且 k y >1时,原图像被放大。由于放大图像时产生了新的像素,可通过插值算法来近似处理。当 k x = k y =2时,图像放大到原来的4倍,原图像中的某一个像素对应新图像的4个像素。如图4-4所示。
图4-4 图像放大示意图
(2)当 k x <1且 k y <1时,原图像被缩小。如图4-5所示,当 k x = k y =0.5时,图像被缩到原来的1/4大小,原图像中4个像素对应新图像中的一个像素。此时缩小后的图像中的(0,0)像素对应于原图像中的(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)像素;以此类推。在原图像基础上,每行隔一个像素取一点,每隔一行进行操作。
图4-5 图像缩小示意图
2.编程代码
3.效果展示
图像的缩放变换效果如图4-6和图4-7所示。左侧为原始图像,右侧为处理后的图像。
图4-6 图像缩小效果图
图4-7 图像放大效果图