📌 什么是插值？（通俗解释）

想象一下，你有一本 100 页的书，现在你想把它 缩小到 50 页 或 放大到 200 页，但是你不想丢失重要的信息。你会怎么做？

• 缩小（Downsampling）：你可以挑选关键的内容，把不重要的部分去掉。
• 放大（Upsampling）：你可以在两页之间补充一些额外的内容，使它们读起来更连贯。

在 图像处理中，插值（Interpolation）就是 如何在缩放图片时，生成新的像素点，让图片看起来更自然、更清晰。

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📌 为什么需要插值？

假设你有一张 3×3 的像素图片（每个格子是一个像素），你想把它放大到 6×6，但问题是：
新的像素点应该填什么颜色？

• 如果 直接复制最近的像素值，图像会变得锯齿化（像素块很明显）。
• 如果 计算周围像素的平均值，图像会更平滑，但可能有点模糊。

插值方法决定了 怎么填充这些新像素点。

在图像处理中，插值用于：

• 图像缩放（Resizing）：改变图像大小时，插值决定新像素的值。
• 图像旋转（Rotation）：旋转图像时，需要计算新的像素值。
• 几何变换（Geometric Transformations）：平移、透视变换等都需要插值。

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📌 插值的几种方式

🔸 1. 最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）

🧐 直观理解

“照搬最近的像素”
就像考试时，你不会做题，直接抄最近同学的答案！😆

🖼 示例

你有一张 3×3 的图片：

A  B  C
D  E  F
G  H  I

如果用最近邻插值放大到 6×6，它会直接复制最近的像素：

A  A  B  B  C  C
A  A  B  B  C  C
D  D  E  E  F  F
D  D  E  E  F  F
G  G  H  H  I  I
G  G  H  H  I  I

🔹 特点：

• 计算快，但图像会变得锯齿化（有明显的像素块）。
• 适用于 语义分割 Mask（因为不希望颜色混合）。

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🔸 2. 双线性插值（Bilinear Interpolation）

🧐 直观理解

“看四个邻居的平均值”
就像你在考试时，不仅抄最近的同学答案，还参考四个同学的答案取平均值，这样答案更可靠！😂

🖼 示例

同样是 3×3 的图片，现在放大到 6×6：

    A          (A+B)/2        B        (B+C)/2          C  
(A+D)/2      (A+B+D+E)/4    (B+E)/2    (B+C+E+F)/4    (C+F)/2  
    D          (D+E)/2        E          (E+F)/2          F  
(D+G)/2      (D+E+G+H)/4    (E+H)/2    (E+F+H+I)/4    (F+I)/2  
    G          (G+H)/2          H        (H+I)/2        I

🔹 特点：

• 平滑过渡，避免了最近邻插值的锯齿化问题。
• 适用于 普通图像缩放，但细节可能有点模糊。

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🔸 3. 双三次插值（Bicubic Interpolation）

🧐 直观理解

“看 16 个邻居的平均值”
就像考试时，你不仅参考最近的 4 个同学答案，还参考周围 16 个聪明同学的答案，这样答案更精确！😂

🖼 示例

• 计算方式类似双线性插值，但考虑更多像素点，使图像更加平滑。

🔹 特点：

• 比双线性插值更平滑，适用于 高清图片缩放。
• 但计算量大，速度比双线性插值慢。

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🔸 4. Lanczos 插值

🧐 直观理解

“请 AI 高手帮你填补细节”
就像考试时，你不抄同学答案，而是请 AI 帮你生成最优答案，但计算时间会更长！😆

🔹 特点：

• 质量最高，边缘最锐利。
• 计算最慢，适用于 医学影像、超清照片。

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📌 哪种插值方法最好？

应用场景	推荐插值方法	通俗理解
语义分割 Mask	NEAREST 最近邻插值	抄最近同学答案，不考虑其他人 😂
普通图片缩放	BILINEAR 双线性插值	参考 4 个邻居的答案，结果更平滑 😃
高清图像处理	BICUBIC 双三次插值	参考 16 个邻居，结果更精细 😎
超高质量需求（医学影像）	LANCZOS	AI 生成答案，质量最高，但计算最慢 🚀

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📌 代码示例

如果你在 PyTorch 中使用 torchvision.transforms.Resize() 进行插值：

from torchvision import transforms
from torchvision.transforms import InterpolationMode

transform = transforms.Resize((256, 256), interpolation=InterpolationMode.BILINEAR)  # 双线性插值

如果你在 OpenCV 里：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 进行插值
img_resized = cv2.resize(img, (512, 512), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)  # 双线性插值

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🎯 结论

• 最近邻插值（NEAREST）：最快，但锯齿化严重，适用于 语义分割 mask。
• 双线性插值（BILINEAR）：平滑，适用于 普通图像缩放。
• 双三次插值（BICUBIC）：细节更丰富，但计算更慢，适用于 高清图像。
• Lanczos 插值：质量最高，但计算最慢，适用于 医学影像、高质量图片。

此文由 Mix Space 同步更新至 xLog
原始链接为 https://blog.kanes.top/posts/ArtificialIntelligence/Interpolation