Java 图像插值需要帮助

我正试图弄清楚如何使用我的热传感器来改变覆盖在Android摄像头上的颜色。问题是我得到的数据是在一个16x4的数组中。如何将此16x4网格调整为不同的分辨率？例如32x8、48x12…等

编辑： 例如，我的绘图方法是：

public void onDraw(Canvas canvas){
    super.onDraw(canvas);

    for(int x = 0; x < 4; x++){
        for(int y = 0; y < 16; y++){
            // mapping 2D array to 1D array
            int index = x*GRID_WIDTH + y;
            tempVal = currentTemperatureValues.get(index);
            // 68x68 bitmap squares to display temperature data
            if(tempVal >= 40.0)
                bitmaps[x][y].eraseColor(Color.RED);
            else if(tempVal < 40.0 && tempVal > 35.0)
                bitmaps[x][y].eraseColor(Color.YELLOW);
            else
                bitmaps[x][y].eraseColor(Color.BLUE);
        }
    }

    combinedBitmap = mergeBitmaps();

    // combinedBitmap = fastblur(combinedBitmap,  45);
    paint.setAlpha(alphaValue);
    canvas.drawBitmap(combinedBitmap, xBitmap, yBitmap, paint);

    Log.i(TAG,"Done drawing");
}

public void onDraw（画布）{
super.onDraw（帆布）；
对于（int x=0；x<4；x++）{
对于（int y=0；y<16；y++）{
//将二维阵列映射到一维阵列
int index=x*网格宽度+y；
tempVal=currentTemperatureValues.get（索引）；
//用于显示温度数据的68x68位图方块
如果（临时值>=40.0）
位图[x][y]。擦除颜色（颜色.红色）；
否则如果（tempVal<40.0&&tempVal>35.0）
位图[x][y]。擦除颜色（颜色.黄色）；
其他的
位图[x][y].橡皮擦颜色（Color.BLUE）；
}
}
combinedBitmap=合并位图（）；
//combinedBitmap=fastblur（combinedBitmap，45）；
paint.setAlpha（α值）；
画布.drawBitmap（组合位图、xBitmap、yBitmap、绘画）；
日志i（标记“完成图纸”）；
}

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当前的实现是在我的相机预览上绘制一个16x4的覆盖图，但是分辨率非常低，我想尽我所能改进它。

Android API中的

位图

类（我假设您正在使用）有一个名为

createScaledBitmap

的静态方法：

此方法的作用是接受已创建的

位图

，指定最终的宽度和高度尺寸以及名为

过滤器

的

布尔

标志。将其设置为

false

执行最近邻插值，而

true

执行双线性插值

例如，假设您有一个由

位图

组成的2D数组，您可以这样调整其中一个数组的大小：

Bitmap resize = Bitmap.createScaledBitmap(bitmaps[x][y], 32, 8, true);

第一个参数是要调整大小的

位图

，第二个参数是宽度，第三个参数是高度，最后一个参数是

过滤器

标志。输出（当然）存储在

resize

中，是您调整大小/缩放的图像。目前，这个方法的Javadoc（如您所见）没有解释

filter

的作用。我必须查看Android的源代码，才能弄清楚它到底在做什么，而且还要根据我以前使用过的方法的经验

通常，如果要缩小图像，则将其设置为

false

；如果要放大图像，则将其设置为

true

。原因是，当您从小到大插值图像时，您试图创建比最初可用的信息更多的信息。使用最近邻进行此操作将引入块效应，因此双线性插值将有助于平滑此现象。无论使用哪种方法，从大到小都不会产生明显的伪影，因此您通常会选择最近邻，因为它计算效率更高。当你调整到一个更大的图像时，会有明显的模糊。你走得越大，你得到的模糊度就越高，但这比你和最近的邻居之间的障碍要好

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对于仅使用Android API而言，这是您可以获得的最好、最简单的解决方案。如果您想学习更复杂的插值技术（立方体、Lanczos等），不幸的是，您必须自己实现。先试试双线性，看看你能得到什么。

请展示一些我们可以使用的代码。没有你提供的更多信息，你不可能知道从哪里开始回答。@Thomassmyte:你需要进一步的帮助吗？