Bilineaire Interpolatie: Resample Image Cell Size with 4 Nearest Neighbors

Wat is bilineaire interpolatie?

Wanneer u gegevens opnieuw bemonstert of projecteert, kan het zijn dat u uw gegevens moet interpoleren.

De meest voorkomende operatoren voor het opnieuw bemonsteren zijn bilineaire interpolatie, kubische convolutie en dichtstbijzijnde buur.

Vandaag richten we ons op bilineaire interpolatie, die een uitvoeroppervlak met 4 bekende waarden schat.

Hoe verschilt het van de andere interpolatietechnieken? Laten we eens kijken.

Wanneer gebruik je bilineaire interpolatie?

Voordat we bilineaire interpolatie volledig gaan uitleggen, is het belangrijk om te weten waarom je het überhaupt zou gebruiken.

Temperatuur gradiënten rasters, digitale hoogtemodellen, jaarlijkse neerslag rasters, ruis afstand rasters – dit zijn allemaal potentiële voorbeelden van wanneer interpolatie kan worden gebruikt om afbeeldingen te resamplen. Elk voorbeeld heeft waarden die continu van cel tot cel variëren om een oppervlak te vormen.

Hier zijn een paar voorbeelden van wanneer u bilineaire interpolatie zou gebruiken:

• Wanneer u uw gegevens opnieuw bemonstert van de ene celgrootte naar de andere, verandert u de celgrootte en zou interpolatie nodig zijn.
• Wanneer u uw rastergegevens projecteert op een ander coördinatensysteem, verandert u de configuratie en herbemonstert u uw gegevens

In beide gevallen zou u een herbemonsteringstechniek gebruiken. Want als je een invoerraster hebt, hoe weet het uitvoerraster dan op welke cellen de uitvoer moet worden gebaseerd als de invoercellen niet overeenkomen?

Je moet een resampling techniek kiezen, zoals bilineaire interpolatie, kubische convolutie, of nearest neighbor.

Hoe bilineaire interpolatie werkt

Bilineaire interpolatie is een techniek voor het berekenen van waarden van een rasterlocatie op basis van rastercellen in de buurt. Het belangrijkste verschil is dat het gebruik maakt van de VIER dichtstbijzijnde middelpunten van cellen.

Met behulp van de vier dichtstbijzijnde naburige cellen, wijst bilineaire interpolatie de output celwaarde toe door het nemen van het gewogen gemiddelde. Er worden gewichten toegepast op basis van de afstand tussen de vier dichtstbijzijnde celcentra, waardoor het rasterraster wordt afgevlakt.

Het wordt aanbevolen bilineaire interpolatie te gebruiken voor continue gegevensreeksen zonder duidelijke grenzen. Het oppervlak moet continu zijn en de dichtstbijzijnde punten moeten aan elkaar gerelateerd zijn.

Wanneer u het proces uitvoert, genereert het een gladder oppervlak, maar niet zo streng als kubische convolutie die 16 aangrenzende cellen gebruikt. Het uitvoerraster neemt slechts vier dichtstbijzijnde celcentra en past een gemiddelde toe met behulp van afstand.

Waarom bilineaire interpolatie gebruiken?

Het belangrijkste verschil in bilineaire interpolatie is dat het 4 dichtstbijzijnde buren gebruikt om een uitvoeroppervlak te genereren.

Aan de andere kant gebruikt kubische convolutie 16 dichtstbijzijnde buren, waardoor het oppervlak meer wordt afgevlakt.

Bilineaire interpolatie gaat ervan uit dat de invoer continu is.

Deze resampling methode gebruikt een afstand-gemiddelde om te schatten waarbij dichterbij gelegen cellen hogere gewichten krijgen.