[人工智能] 图像缩放：基于CUDA的图像缩放---最近邻插值

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[人工智能]图像缩放：基于CUDA的图像缩放---最近邻插值

1.原理与应用

　　最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值，就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。最近邻插值法可应用于图像的缩放，因为简单的变换与计算，效果一般不好。举例说明其变换过程：

　　先假设一个2X2像素的图片采用最近邻插值法需要放大到4X4像素的图片，右边？该为多少。

2. 公式及计算

　　最近邻插值法坐标变换计算公式：

　　srcX=dstX*(srcWidth/dstWidth)

　　srcY=dstY*(srcHeight/dstHeight)

　　上式中，dstX与dstY为目标图像的某个像素的横纵坐标，dstWidth与dstHeight为目标图像的长与宽；srcWidth与srcHeight为原图像的宽度与高度。srcX，srcY为目标图像在该点（dstX，dstY）对应的原图像的坐标。至于公式为啥是这个样，和容易理解，