バイリニア補間。 画像セルサイズを4つの最近接で再サンプル
バイリニア補間とは
データをリサンプルまたは再投影するときに、データを補間する必要がある場合があります。
最も一般的なリサンプル演算子はバイリニア補間、三次畳み込み、近接配置などです。
今日は、4 つの既知の値で出力表面を推定するバイリニア補間に焦点を当てます。
他の補間手法とどのように違うのでしょうか。
When Do You Use Bilinear Interpolation?
バイリニア補間の詳細な説明を行う前に、そもそもなぜそれを使うのかを知っておくことが重要です。 各例では、値がセル間で連続的に変化して表面を形成しています。
バイリニア補間を使用する場合の例をいくつか挙げます：
- データをあるセル サイズから別のものにリサンプルすると、セルのサイズが変わるため、補間が必要になります。
- ラスターデータを別の座標系に投影する場合、構成を変更してデータをリサンプリングします
これらのいずれの場合も、リサンプリング手法を使用することになります。 なぜなら、入力ラスターがあるとき、入力セルが一致しない場合、出力ラスターはどのセルに基づいて出力するかをどのように知るのでしょうか。
バイリニア補間、キュービックコンボリューション、または最近傍などのリサンプリング技法を選択する必要があります。
バイリニア補間の仕組み
バイリニア補間は、近くのグリッド セルに基づいてグリッド位置の値を計算する技法です。
4 つの最も近い隣接セルを使用して、バイリニア補間は加重平均を取ることによって出力セル値を割り当てます。 これは、4 つの最も近いセル中心の距離に基づいて重みを適用し、出力ラスター グリッドを滑らかにします。
境界がはっきりしない連続データ セットにバイリニア補間を使用することをお勧めします。 サーフェスは連続的でなければならず、最も近い点は関連していなければなりません。
この処理を実行すると、より滑らかなサーフェスが生成されますが、16 近隣セルを使用するキュービック コンボリューションほど深刻ではありません。
Why Use Bilinear Interpolation?
バイリニア補間の重要な違いは、出力サーフェスを生成するために 4 つの最近傍を使用することです。
一方、三次畳み込みでは 16 近傍を用いて、より滑らかなサーフェスになります。
このリサンプリング方法は、より近いセルにより高い重みが与えられる距離平均を使用して推定します。
