常见图像和视频处理算法简介

博主：奈落
发布时间：2025 年 02 月 14 日
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3294字数
分类：闲言碎语

## 一、最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）

### 原理

最邻近插值是一种简单的插值方法，它通过直接取目标像素在原图像中最近的像素值来完成插值，遵循“就近取点”，不涉及复杂的计算，但是生成的图像会有明显的锯齿。

### 公式

对于目标图像中的像素位置 $(x', y')$，其对应的原图像位置为：

$$
x = \frac{x'}{s}, \quad y = \frac{y'}{s}
$$

其中 $s$ 是缩放比例。最邻近插值直接取 $(x, y)$ 最近的整数坐标 $(x_{\text{round}}, y_{\text{round}})$ 的像素值：

$$
I'(x', y') = I(x_{\text{round}}, y_{\text{round}})
$$

## 二、双线性插值（Bilinear Interpolation）

### 原理

双线性插值是一种改进的插值方法，它通过对目标像素周围的四个最近像素进行加权平均来计算新像素值，即利用水平和垂直方向的线性插值来平滑图像。

### 公式

对于目标图像中的像素位置 $(x', y')$，其对应的原图像位置为：

$$
x = \frac{x'}{s}, \quad y = \frac{y'}{s}
$$

找到周围四个最近的像素点 $(x_1, y_1)$, $(x_2, y_1)$, $(x_1, y_2)$, $(x_2, y_2)$，其中：

$$
x_1 = \lfloor x \rfloor, \quad x_2 = x_1 + 1
$$

$$
y_1 = \lfloor y \rfloor, \quad y_2 = y_1 + 1
$$

计算权重：

$$
w_x = x - x_1, \quad w_y = y - y_1
$$

最终插值结果为：

$$
I'(x', y') = (1 - w_x)(1 - w_y) \cdot I(x_1, y_1) + w_x(1 - w_y) \cdot I(x_2, y_1) + (1 - w_x)w_y \cdot I(x_1, y_2) + w_x w_y \cdot I(x_2, y_2)
$$

## 三、双三次插值（Bicubic Interpolation）

### 原理

双三次插值是一种更高级的插值方法，它通过对目标像素周围的 16 个最近像素进行加权平均来计算新像素值，利用三次多项式插值来更好地保留图像细节。

### 公式

对于目标图像中的像素位置 $(x', y')$，其对应的原图像位置为：

$$
x = \frac{x'}{s}, \quad y = \frac{y'}{s}
$$

找到周围 16 个最近的像素点 $(x_i, y_j)$，其中 $i, j \in \{0, 1, 2, 3\}$。双三次插值使用以下三次多项式函数计算权重：

$$
W(t) = \begin{cases}
(a+2)|t|^3 - (a+3)|t|^2 + 1 & \text{if } |t| \leq 1, \\
a|t|^3 - 5a|t|^2 + 8a|t| - 4a & \text{if } 1 < |t| < 2, \\
0 & \text{otherwise},
\end{cases}
$$

其中 $a$ 是调节参数，通常取 $-0.5$。最终插值结果为：

$$
I'(x', y') = \sum_{i=0}^3 \sum_{j=0}^3 I(x_i, y_j) \cdot W(x - x_i) \cdot W(y - y_j)
$$

## 四、Lanczos 插值

### 原理

Lanczos 算法是一种基于窗口函数的插值算法，利用 Lanczos 窗口函数对图像进行插值，通过对周围像素的加权平均来计算新像素值，从而在图像缩放时保留高频细节。

### 公式

Lanczos 窗口函数的公式为：

$$
L(x) = \begin{cases}
\frac{\sin(\pi x) \sin(\pi x / a)}{\pi^2 x^2} & \text{if } 0 < |x| < a, \\
1 & \text{if } x = 0, \\
0 & \text{otherwise},
\end{cases}
$$

其中 $a$ 是窗口大小，通常取 2 或 3。

### 应用场景

- 摄影作品放大用于展览。
- 平面设计中图像素材的尺寸调整。

### 优缺点

- **优点**：保留细节，减少锯齿和模糊。
- **缺点**：有可能引入「振铃效应」。

<br>

振铃效应（Ringingeffect）：在图像处理中，对图像进行滤波时，若选用的频域滤波器变化过于陡峭，滤波图像就会产生 “振铃” 现象，表现为输出图像灰度突变处出现类似钟敲后空气震荡的情况。
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## 五、FSR (FidelityFX Super Resolution)

### 原理

FSR 是 AMD 开发的实时超分辨率技术，通过空间放大和锐化提升图像质量。其核心步骤包括：

1. 对低分辨率图像进行上采样。
2. 使用锐化滤波器增强边缘和细节。

### 应用场景

- 游戏中的实时超分辨率。
- 实时视频流处理。

### 优缺点

- **优点**：高效，适合实时处理。
- **缺点**：图像质量不如离线算法。

## 六、FSRCNNX

### 原理

FSRCNNX 是一种基于深度学习的超分辨率算法，采用轻量级卷积神经网络结构。其核心思想是通过学习低分辨率和高分辨率图像对，自动提取特征并重建高分辨率图像。

### 应用场景

- 移动设备上的图像浏览应用。
- 实时图像超分辨率任务。

### 优缺点

- **优点**：计算效率高，适合资源有限的环境。
- **缺点**：图像质量不如复杂模型。

## 七、ACNet

### 原理

ACNet 使用非对称卷积增强特征提取能力，能够从不同方向和尺度捕捉图像细节。

### 应用场景

- 专业图像修复。
- 文物图像精细处理。

### 优缺点

- **优点**：复杂场景下表现优异。
- **缺点**：计算复杂度高。

## 八、Anime4K

### 算法原理

Anime4K 专为动漫图像设计，通过学习动漫素材的特征，优化线条和色块的处理。

### 应用场景

- 动漫视频分辨率提升。
- 动漫图片放大用于海报制作。

### 优缺点

- **优点**：对动漫内容效果显著。
- **缺点**：仅适用于动漫内容。

## 九、CRT-Geom

### 算法原理

通过生成扫描线和调整色彩，模拟 CRT 显示器的复古效果。

### 应用场景

- 复古游戏图像处理。

### 优缺点

- **优点**：提供独特复古效果。
- **缺点**：应用范围狭窄。

## 十、Integer Scale 2x

### 算法原理

通过整数倍放大（如 2x、3x）保持像素清晰度。

### 应用场景

- 像素艺术图像放大。

### 优缺点

- **优点**：保持像素风格。
- **缺点**：仅支持整数倍放大。

最后修改：2025 年 02 月 14 日

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你们学校还有这种级别的帅哥吗好幸福的学生时代能跟这种帅哥一起度过
Tianmoy
并没有彻底解决建议加个waf
Tianmoy
博客名称：Tianmoy博客地址：https://www.ti...
EuroDai
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Zero
进收藏夹吃灰罢（）

常见图像和视频处理算法简介

奈落 • 2025 年 02 月 14 日

## 一、最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）

### 原理

### 公式

对于目标图像中的像素位置 $(x', y')$，其对应的原图像位置为：

$$
x = \frac{x'}{s}, \quad y = \frac{y'}{s}
$$

其中 $s$ 是缩放比例。最邻近插值直接取 $(x, y)$ 最近的整数坐标 $(x_{\text{round}}, y_{\text{round}})$ 的像素值：

$$
I'(x', y') = I(x_{\text{round}}, y_{\text{round}})
$$

## 二、双线性插值（Bilinear Interpolation）

### 原理

### 公式

对于目标图像中的像素位置 $(x', y')$，其对应的原图像位置为：

$$
x = \frac{x'}{s}, \quad y = \frac{y'}{s}
$$

找到周围四个最近的像素点 $(x_1, y_1)$, $(x_2, y_1)$, $(x_1, y_2)$, $(x_2, y_2)$，其中：

$$
x_1 = \lfloor x \rfloor, \quad x_2 = x_1 + 1
$$

$$
y_1 = \lfloor y \rfloor, \quad y_2 = y_1 + 1
$$

计算权重：

$$
w_x = x - x_1, \quad w_y = y - y_1
$$

最终插值结果为：

$$
I'(x', y') = (1 - w_x)(1 - w_y) \cdot I(x_1, y_1) + w_x(1 - w_y) \cdot I(x_2, y_1) + (1 - w_x)w_y \cdot I(x_1, y_2) + w_x w_y \cdot I(x_2, y_2)
$$

## 三、双三次插值（Bicubic Interpolation）

### 原理

### 公式

对于目标图像中的像素位置 $(x', y')$，其对应的原图像位置为：

$$
x = \frac{x'}{s}, \quad y = \frac{y'}{s}
$$

找到周围 16 个最近的像素点 $(x_i, y_j)$，其中 $i, j \in \{0, 1, 2, 3\}$。双三次插值使用以下三次多项式函数计算权重：

$$
W(t) = \begin{cases}
(a+2)|t|^3 - (a+3)|t|^2 + 1 & \text{if } |t| \leq 1, \\
a|t|^3 - 5a|t|^2 + 8a|t| - 4a & \text{if } 1 < |t| < 2, \\
0 & \text{otherwise},
\end{cases}
$$

其中 $a$ 是调节参数，通常取 $-0.5$。最终插值结果为：

$$
I'(x', y') = \sum_{i=0}^3 \sum_{j=0}^3 I(x_i, y_j) \cdot W(x - x_i) \cdot W(y - y_j)
$$

## 四、Lanczos 插值

### 原理

### 公式

Lanczos 窗口函数的公式为：

$$
L(x) = \begin{cases}
\frac{\sin(\pi x) \sin(\pi x / a)}{\pi^2 x^2} & \text{if } 0 < |x| < a, \\
1 & \text{if } x = 0, \\
0 & \text{otherwise},
\end{cases}
$$

其中 $a$ 是窗口大小，通常取 2 或 3。

### 应用场景

- 摄影作品放大用于展览。
- 平面设计中图像素材的尺寸调整。

### 优缺点

- **优点**：保留细节，减少锯齿和模糊。
- **缺点**：有可能引入「振铃效应」。

<br>

## 五、FSR (FidelityFX Super Resolution)

### 原理

FSR 是 AMD 开发的实时超分辨率技术，通过空间放大和锐化提升图像质量。其核心步骤包括：

1. 对低分辨率图像进行上采样。
2. 使用锐化滤波器增强边缘和细节。

### 应用场景

- 游戏中的实时超分辨率。
- 实时视频流处理。

### 优缺点

- **优点**：高效，适合实时处理。
- **缺点**：图像质量不如离线算法。

## 六、FSRCNNX

### 原理

### 应用场景

- 移动设备上的图像浏览应用。
- 实时图像超分辨率任务。

### 优缺点

- **优点**：计算效率高，适合资源有限的环境。
- **缺点**：图像质量不如复杂模型。

## 七、ACNet

### 原理

ACNet 使用非对称卷积增强特征提取能力，能够从不同方向和尺度捕捉图像细节。

### 应用场景

- 专业图像修复。
- 文物图像精细处理。

### 优缺点

- **优点**：复杂场景下表现优异。
- **缺点**：计算复杂度高。

## 八、Anime4K

### 算法原理

Anime4K 专为动漫图像设计，通过学习动漫素材的特征，优化线条和色块的处理。

### 应用场景

- 动漫视频分辨率提升。
- 动漫图片放大用于海报制作。

### 优缺点

- **优点**：对动漫内容效果显著。
- **缺点**：仅适用于动漫内容。

## 九、CRT-Geom

### 算法原理

通过生成扫描线和调整色彩，模拟 CRT 显示器的复古效果。

### 应用场景

- 复古游戏图像处理。

### 优缺点

- **优点**：提供独特复古效果。
- **缺点**：应用范围狭窄。

## 十、Integer Scale 2x

### 算法原理

通过整数倍放大（如 2x、3x）保持像素清晰度。

### 应用场景

- 像素艺术图像放大。

### 优缺点

- **优点**：保持像素风格。
- **缺点**：仅支持整数倍放大。

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