Python实现双线性插值、最近邻插值、三次内插法 一、最近邻插值法放大图像 最近邻插值法在放大图像时补充的像素是最近邻的像素的值。由于方法简单，所以处理速度很快，但是放大图像画质劣化明显，常常含有锯齿边缘。 原理如下： 二、双线性插值 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 原理图： 假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。那么此时可以得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值。 （1）首先在 x 方向进行线性插值： （2）在 y 方向进行线性插值： （3）综合起来即为双线性插值最后结果： 图像双线性插值只会用相邻的4个点，上述公式的分母都是1。源图像和目标图像几何中心的对齐： SrcX=(dstX+0.5) (srcWidth/dstWidth) -0.5 SrcY=(dstY+0.5) * (srcHeight/dstHeight)-0.5，*

源图像和目标图像的原点（0，0）均选择左上角，然后根据插值公式计算目标图像每点像素，假设你需要将一幅5x5的图像缩小成3x3，那么源图像和目标图像各个像素之间的对应关系如下。如果没有这个中心对齐，根据基本公式去算，就会得到左边这样的结果；而用了对齐，就会得到右边的结果： 三、双三次插值 双三次插值又称立方卷积插值。三次卷积插值是一种更加复杂的插值方式。该算法利用待采样点周围16个点的灰度值作三次插值，不仅考虑到4 个直接相邻点的灰度影响，而且考虑到各邻点间灰度值变化率的影响。三次运算可以得到更接近高分辨率图像的放大效果，但也导致了运算量的急剧增加。

构造函数如下：

函数形状如下： 三次函数的运算公式：

Python实现双线性插值、最近邻插值、三次内插法代码如下：