在兩個方向分別進行一次線性插值（首先在乙個方向上使用線性插值，然後再在另乙個方向上使用線性插值執行雙線性插值。儘管每個步驟在取樣值和位置上都是線性的，但是插值總體上不是線性的，而是在取樣位置上是二次的。）
一般用於重新取樣影象和紋理。
計算四個周圍紋理畫素的屬性（顏色，透明度等）的加權平均值，並將其應用於螢幕畫素。
（簡單來說，我要求乙個已知座標的畫素值，先去找他四個周圍已知畫素的座標，通過兩次單線性插值，找到他的畫素值是多少）
仔細看就是用x和x0，x1的距離作為乙個權重，用於y0和y1的加權。雙線性插值本質上就是在兩個方向上做線性插值。
如圖所示，我們需要求p點的畫素值。我們已知了q11、q21、q12、q22、p的座標。也知道q11、q21、q12、q22的畫素值。所以先用關於x的單線性插值去分別計算r1、r2的畫素值：
再使用關於y方向的單線性插值計算p點的畫素值
得出：
舉個栗子：
如右側示例所示，可以通過在第20行和第21行的第14列和第15列的值之間進行線性內插，來計算計算為在第20.2行第14.5列處的畫素處的強度值.(這裡也正好說明了一般使用最相鄰的畫素點)
我們可以看出這裡的是在乙個平面的雙線性插值（bilinear）
此演算法減少了由於將影象調整大小為非整數縮放因子而導致的某些視覺失真
通俗易懂 線性插值 雙線性插值
先講一下線性插值 已知資料 x0,y0 與 x1,y1 要計算 x0,x1 區間內某一位置 x 在直線上的y值 反過來也是一樣，略 y y0x x0 y1 y0x1 x0 role presentation y y 0x x 0 y1 y0x 1 x0 y y0x x0 y1 y0x1 x0 beg...
雙線性插值
雙線性插值作為opencv中預設使用的影象縮放演算法，其效果和速度都是不錯的。並且效果也比較穩定，計算複雜度並不算太高。我看了很多網上的演算法，自己也沒看太懂，下面是從網上找的雙線性插值 演算法的講解。影象的雙線性插值放大演算法中，目標影象中新創造的象素值，是由源影象位置在它附近的2 2區域4個鄰近...
雙線性插值
轉至 雙線性插值，這個名字咋一聽很高大上的樣紙，再在維基百科上一查 見文末，我去，一堆的公式嚇死人 像俺這種半文盲，看到公式腦子就懵的型別，真心給跪。雖然看著好複雜，但仔細一看道理再簡單不過了，所以還是自己梳理一下好。雙線性插值，顧名思義就是兩個方向的線性插值加起來 這解釋過於簡單粗暴，哈哈 所以只...