画像を拡大・縮小・回転したときなどに利用する補間法の1つである「バイリニア補間法」の原理や計算方法についてまとめました。
バイリニア補間法(Bi-linear interpolation)とは
本ページの内容は以下動画で解説しています。
バイリニア補間法(Bi-linear interpolation)は、周囲の4つの画素を用いた補間法です。
最近傍法よりも計算処理は重いですが、画質の劣化を抑えることが出来ます。
バイリニア補間法を用いて、拡大画像の座標における画素値を求める手順は以下の通りです。
①拡大画像の座標を拡大率
で割り、
を求めます。
②元画像におけるの周囲4画素の画素値
を取得します。
③周囲4画素それぞれととの距離を求めます。
④距離によって重み付け(0~1)を行います。(距離が小さいほど重みは大きい)
⑤周囲4画素の画素値の加重平均を拡大画像の座標における画素値とします。
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関連ページ
PythonとOpenCVを用いてバイリニア補間法を実装する方法について以下ページで解説しています。
https://algorithm.joho.info/programming/python/opencv-resize-bilinear-interpolation-py/
PythonとOpenCVを用いた画像処理全般については以下ページで解説しています。
![](https://algorithm.joho.info/wp-content/uploads/2023/08/404.jpg)
【Python版OpenCV入門】画像処理の基礎〜応用例までサンプルコード付きで徹底解説
Python版OpenCVで画像処理プログラミングを行う方法を入門者向けにソースコード付きで解説するページです。
他の画像処理アルゴリズムについては、以下ページでまとめています。
![](https://algorithm.joho.info/wp-content/uploads/2023/08/404-160x90.jpg)
【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング
この記事では、画像処理における基本的なアルゴリズムとその実装例(プログラム)についてまとめました。
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