Image processing 最近邻插值在2D上的工作方式（放大）

我对这种方法有点怀疑：

假设我们有一个大小为2x2像素的灰度图像，可以用以下矩阵表示：

[100, 120]
[080, 100]

我们希望将其大小调整为3x3像素：

[100, X, 120]
[  X, X,   X]
[080, X, 100]

丢失的数据点（像素）将如何填充

它会复制第一个最近的数据点（像素）吗？ 例如：

[100, 100, 120]
[100, 100, 120]
[080, 080, 100]

[100, 110, 120]
[090, 100, 110]
[080, 090, 100]

或者，它会计算两个最近邻居之间的平均值吗？ 例如：

[100, 100, 120]
[100, 100, 120]
[080, 080, 100]

[100, 110, 120]
[090, 100, 110]
[080, 090, 100]

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谢谢你的复制。平均将是双线性插值。

好的，我理解，但我还有一个疑问。当我有奇数个像素且两个最近邻居之间的“距离”相等时（如问题中的示例），我是否应该始终复制左侧（或列中的上方）像素？Thanks@KelvinS当前位置如何取整取决于你自己。IEEE round函数通常将中间值向零舍入，这意味着您将拾取左侧或顶部的像素。只要你是一致的，这并不重要。这取决于应用程序。要么从应用程序的角度看，它没有什么区别，而您只是不在乎（使用任何规则），要么它确实有区别，它所产生的区别将告诉您采用什么规则。