Image processing 如何插值非常大的图像（+；10Gigabytes）？

我有一个单色图像，其大小大于10GB（50000x50000）。此图像有许多“孔”，像素值为空

按照惯例，我知道如何使用python griddata函数读取整个图像，并使用不同的插值方法将像素填充为空值。但是现在的问题是，由于这个图像的大小，我不能一次处理整个图像，这将给我一个内存耗尽的错误

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所以，现在我的想法是，我可以把这个图像分成2500（50x50）个窗口，然后在每个窗口上运行插值方法。但明显的问题是，对于每个窗口，空像素仅在同一窗口中与相邻像素插值，这与图像的性质相反，因为窗口边缘上的像素不能由相邻窗口中的像素插值。为了解决此问题，重叠窗口可能是一种解决方案。我只能想到这个解决办法。有人知道是否有一种有效且完整的方法来插值一幅非常大的图像。

我认为你需要提供更多的信息，但如果孔很小，一个简单的解决方案就是用中值滤波器的值替换空像素

例如，使用：

这将以顺序模式打开图像（我们只需要对图像进行一次扫描，因此不需要随机访问像素）。5x5中值滤波器可以填充多达3个像素宽的孔。你可以用一个更大的窗口来填补更大的洞，但当然它会变慢

它应该很快，并且只需要很少的内存就可以处理任何大小的图像

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如果你需要填满大面积的话，你需要考虑一些更复杂的东西。

重叠窗口似乎是我的正确方法。重叠的大小取决于要插值的值之间的距离，这取决于具有空值的像素的分数。不要过早地使用方形窗口。对于如此大的图像，使用

10x50000

窗口（用足够大的值替换

10

进行插值）可能比使用相同像素数的方形窗口获得更好的性能。可能使用

vip

，这是一种非常好的方法。如果您添加该标记，并提供可用编程语言和操作系统的详细信息，以及数据当前存储格式的一些指示，可能会有所帮助。根据您的大小，我假设您的数据是32位浮点-正确吗？虽然我怀疑

vips

会是一个更好的工具，但如果你真的被卡住了，你可能会发现你可以使用ImageMagick

stream

工具提取图像的重叠块进行进一步处理。。。很好，我喜欢你的风格-它用50k x 50k文件将我的12个CPU内核与100%挂钩超过一分钟！哎哟好吧，至少它跑了，你的家现在暖和了一点：）

#!/usr/bin/python3

import sys
import pyvips

image = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1], access="sequential")
image = (image == 0).ifthenelse(image.median(5), image)
image.write_to_file(sys.argv[2])