Interpolação Bilinear: Resample Image Cell Size with 4 Nearest Neighbors
O que é Interpolação Bilinear?
Quando você faz uma resamostragem ou reprojeto de dados, você pode ter que interpolar seus dados.
Os operadores de resamostragem mais comuns são a interpolação bilinear, a convolução cúbica e o vizinho mais próximo.
Hoje, focamos na interpolação bilinear, que estima uma superfície de saída com 4 valores conhecidos.
Como é diferente das outras técnicas de interpolação? Vamos dar uma olhada.
Quando você usa interpolação bilinear?
Antes de fazermos uma explicação detalhada da interpolação bilinear, é importante saber porque você a usaria em primeiro lugar.
Rastros de gradientes de temperatura, modelos de elevação digital, grades de precipitação anual, raster de distância de ruído – todos estes são exemplos potenciais de quando a interpolação pode ser usada para resamplificar imagens. Cada exemplo tem valores que variam continuamente de célula para célula para formar uma superfície.
Aqui estão alguns exemplos de quando você usaria interpolação bilinear:
- Quando você faz uma resamostragem de seus dados de um tamanho de célula para outro, você está mudando o tamanho da célula e precisaria de interpolação.
- Quando você projeta seus dados raster para outro sistema de coordenadas, você está mudando a configuração e re-amostragem dos seus dados
Em ambos os casos, você usaria uma técnica de re-amostragem. Porque quando você tem um raster de entrada, como o raster de saída sabe em quais células basear a saída se as células de entrada não correspondem?
Você tem que selecionar uma técnica de re-amostragem como interpolação bilinear, convolução cúbica, ou vizinho mais próximo.
Como funciona a Interpolação Bilinear
Interpolação bilinear é uma técnica para calcular valores de uma localização em grade baseada em células de grade próximas. A diferença chave é que ela usa os QUATRO centros de células mais próximos.
Usando as quatro células vizinhas mais próximas, a interpolação bilinear atribui o valor da célula de saída tomando a média ponderada. Ela aplica pesos baseados na distância dos quatro centros de células mais próximos suavizando a grade raster de saída.
É recomendado o uso da interpolação bilinear para conjuntos de dados contínuos sem limites distintos. A superfície deve ser contínua e os pontos mais próximos devem estar relacionados.
Quando você executa o processo, ele gera uma superfície mais lisa, mas não tão severa quanto a convolução cúbica que usa 16 células vizinhas. O raster de saída vai pegar apenas quatro centros de células mais próximas e aplicar uma média usando distância.
Por que usar interpolação bilinear?
A diferença chave na interpolação bilinear é que ela usa 4 vizinhos mais próximos para gerar uma superfície de saída.
Por outro lado, a convolução cúbica usa 16 vizinhos mais próximos que alisa mais a superfície.
Interpolação bilinear assume que a entrada é contínua.
Este método de reamostragem usa uma média de distância para estimar com as células mais próximas recebendo pesos mais altos.
