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js에서 쌍선형 보간 및 쌍삼차 보간 구현

coldplay.xixi
풀어 주다: 2021-01-25 09:39:23
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js에서 쌍선형 보간 및 쌍삼차 보간 구현

무료 학습 권장사항: js 비디오 튜토리얼

  • 쌍선형 보간법 소개
    • principle
  • 쌍입방 보간법
    • 원칙
  • js 구현

소개

캔버스를 사용하여 웹 페이지에 그림을 그릴 때 원본 데이터 해상도가 너무 작아서 이미지를 웹 페이지 전체로 확대해야 하는 문제가 발생했습니다. 보간법으로. 이중선형 보간법과 3차 보간법을 배웠습니다. 둘 다 js 코드로 구현됩니다. 이중선형 보간법을 알려드리겠습니다.

선형 보간법은 데이터에 대해 선형 보간법을 수행합니다. x, y 방향 각각. 원본 데이터의 행렬, 즉 2차원 배열, 크기는 a*b, 대상 행렬 크기는 m*n, m, n은 a보다 크거나(확대) 작을(축소) 수 있으며, b, 물론 비율은 다음과 같을 수도 있습니다. 보간된 데이터의 크기에 따라 달라집니다.

기본 아이디어는 x*y 지점과 같은 대상 행렬의 좌표를 탐색하고 매핑 지점이라고 하는 원본 행렬에서 이 지점의 해당 위치를 찾은 다음 매핑을 둘러싼 4개의 지점을 찾는 것입니다. 그런 다음 매핑 지점 P에서 4개 지점의 x, y 방향 좌표까지의 거리를 기준으로 두 번의 선형 보간을 수행하여 매핑 지점의 값을 얻습니다.



위 그림에 표시된 것처럼 점 p는 대상 행렬의 x*y 점이 원본 행렬에 매핑된 위치입니다. 주변의 가장 가까운 네 점은 Q12, Q11, Q21, Q22입니다. 이제 x 방향으로 선형 보간을 수행하여 두 점 R1과 R2의 값을 얻은 다음 y 방향으로 선형 보간하여 점 P의 값을 얻습니다.
참고: 데이터를 증폭하기 위해 쌍선형 보간을 사용한 후 배율이 너무 크면 이미지 생성 후 명백한 모자이크 현상이 나타납니다. js에서 쌍선형 보간 및 쌍삼차 보간 구현 구현 코드는 아래 js 코드를 참조하세요.


바이큐빅 보간 방법

원리

이중 큐빅 보간은 큐빅 컨볼루션 보간이라고도 합니다. 3차 컨벌루션 보간은 보다 복잡한 보간 방법입니다. 이 알고리즘은 샘플링할 점 주위 16개 점의 회색값을 사용하여 3차 보간법을 사용하며, 바로 인접한 4개 점의 회색 영향뿐만 아니라 인접 점 간의 회색값 변화율의 영향도 고려합니다. 구체적인 원리는 다음 블로그를 참고하세요. 여기 블로그를 참고하세요

기본 원리는 먼저 원본 데이터 행렬에서 대상 행렬 중간점의 매핑 지점 P를 찾은 다음 P 지점 주변의 16개 지점을 찾는 것입니다. , 그리고 P 점의 좌표 거리에 따라 16 x 방향과 y 방향의 점 사이의 거리는 BiCubic 함수를 사용하여 각 점의 가중치를 계산하고 마지막으로 각 점에 가중치를 곱한 후 의 값을 구합니다. P는 이들을 더하여 얻을 수 있다.




BiCubic 함수: js에서 쌍선형 보간 및 쌍삼차 보간 구현

그중 a가 -0.5일 때 BiCubic 함수는 다음과 같은 모양을 갖습니다.
js에서 쌍선형 보간 및 쌍삼차 보간 구현
a=-0.5일 때 증폭된 데이터가 상당히 좋고 생성된 그림이 매우 매끄러워집니다. 많은 데이터가 세부적으로 유지됩니다.
이 기능을 사용해야 하는 이유에 대해 자세히 연구한 적은 없지만 이 방법을 사용하여 데이터를 증폭한 후 모자이크 현상 없이 생성된 그림 효과가 매우 좋습니다js에서 쌍선형 보간 및 쌍삼차 보간 구현
JS 구현

/**
 * 数据处理工具类(也可以自己直接定义方法,不用class)
 */class DataUtil {
	constructor() {}}/**
 * 数据插值
 * @param w 目标矩阵宽度
 * @param h 目标矩阵高度
 * @param data 源数据矩阵(二维数组)
 * @param type 插值方式,1:双线性插值,2:双三次插值法
 */DataUtil.scaleData = function(w, h, data, type = 2) {
	let t1 = new Date().getTime();
	let dw = data[0].length;
	let dh = data.length;
	
	let resData = new Array(h);
	
	for (let j = 0; j  h - 1 ? h - 1 : py;
		for (let i = 0; i  w - 1 ? w - 1 : px;
			// 该点的值
			let dv = data[py][px];
			// 该点的权重
			let w_x = wx[i];
			let w_y = wy[j];
			// 根据加权加起来
			val += (dv * w_x * w_y);
		}
	}
	
	return val;}/**
 * 双三次插值法中,基于BiCubic基函数,计算源坐标v,最近的4*4的坐标和坐标对应的权重
 * @param v 目标矩阵中坐标对应在源矩阵中坐标值
 */DataUtil.getCubicWeight = function (v){
	let a = -0.5;
	
	// 取整
	let nv = Math.floor(v);
	
	// 坐标差值集合
	let xList = new Array(4);
	// 坐标集合
	let xs = new Array(4);
	
	// 最近的4个坐标差值
	xList[0] = nv - v - 1;
	xList[1] = nv - v
	xList[2] = nv - v + 1;
	xList[3] = nv - v + 2;
	// 
	xs[0] = nv - 1;
	xs[1] = nv;
	xs[2] = nv + 1;
	xs[3] = nv + 2;
	
	// 计算权重
	let ws = new Array(4);
	for (let i = 0; i <p>관련 무료 학습 권장 사항:</p><p> <strong>javascript</strong><a href="https://www.php.cn/course/list/17.html" target="_blank" textvalue="javascript"> <strong>(동영상)</strong></a></p>
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원천:csdn.net
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