图像的缩放
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上式可以写成如下形式：
依据上式很容易得出缩放算法的实现：
1.遍历输出图像上的每一个点（x' , y'），根据式（2）计算出它对应于原图上的坐标值（u , v）
2.选择一种插值算法，（最近邻域、双线性、立方卷积等），计算出u，v）
3.将f（u，v）的值赋给g（x' , y'）
假设图像的x轴方向缩放比例是kxy轴方向的缩放比是ky则缩放后输出图像的点xy对应原图中坐标uv的位置是带小数点的素即
图像的缩放
图像经过缩放后有可能在原图中招不到对应的像素点，这需要用图像插值来解决。
1.理论基础
假设图像的X轴方向缩放比例是Kx，Y轴方向的缩放比是Ky，则缩放后输出图像的点（x' , y'）对应原图中坐标（u , v）的位置是带小数点的素，即：
依据上式很容易得出缩放算法的实现：
1.遍历输出图像上的每一个点（x' , y'），根据式（2）计算出它对应于原图上的坐标值（u , v）
2.选择一种插值算法，（最近邻域、双线性、立方卷积等），计算出u，v）
3.将f（u，v）的值赋给g（x' , y'）
假设图像的x轴方向缩放比例是kxy轴方向的缩放比是ky则缩放后输出图像的点xy对应原图中坐标uv的位置是带小数点的素即
图像的缩放
图像经过缩放后有可能在原图中招不到对应的像素点，这需要用图像插值来解决。
1.理论基础
假设图像的X轴方向缩放比例是Kx，Y轴方向的缩放比是Ky，则缩放后输出图像的点（x' , y'）对应原图中坐标（u , v）的位置是带小数点的素，即：