双线性插值(Bilinear interpolation)原理推导

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参考资料

  • https://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation

前言

双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是对线性插值在二维直角网格上的扩展,用于对双变量函数(例如 x 和 y)进行插值。其核心思想是在x,y两个方向分别进行一次线性插值。

线性插值可以查看 之前的博客文章。

推导

假如我们想得到未知函数 f f f 在点 P = ( x , y ) P=(x, y) P=(x,y) 的值,假设我们已知函数 f f f Q 11 = ( x 1 , y 1 ) , Q 12 = ( x 1 , y 2 ) , Q 21 = ( x 2 , y 1 ) Q_{11}=\left(x_1, y_1\right) , Q_{12}=\left(x_1, y_2\right) , Q_{21}=\left(x_2, y_1\right) Q11=(x1,y1)Q12=(x1,y2)Q21=(x2,y1) Q 22 = ( x 2 , y 2 ) Q_{22}=\left(x_2, y_2\right) Q22=(x2,y2) 四个点的值。

双线性插值(Bilinear interpolation)原理推导,数学,算法,机器学习,概率论,双线性插值

先x方向,后y方向

首先在 x x x 方向进行线性插值 (即 x x x变, y y y不变),得到
f ( x , y 1 ) ≈ x 2 − x x 2 − x 1 f ( Q 11 ) + x − x 1 x 2 − x 1 f ( Q 21 ) , f ( x , y 2 ) ≈ x 2 − x x 2 − x 1 f ( Q 12 ) + x − x 1 x 2 − x 1 f ( Q 22 ) . \begin{aligned} & f\left(x, y_1\right) \approx \frac{x_2-x}{x_2-x_1} f\left(Q_{11}\right)+\frac{x-x_1}{x_2-x_1} f\left(Q_{21}\right), \\ & f\left(x, y_2\right) \approx \frac{x_2-x}{x_2-x_1} f\left(Q_{12}\right)+\frac{x-x_1}{x_2-x_1} f\left(Q_{22}\right) . \end{aligned} f(x,y1)x2x1x2xf(Q11)+x2x1xx1f(Q21),f(x,y2)x2x1x2xf(Q12)+x2x1xx1f(Q22).
然后在 y y y 方向进行线性插值,得到
f ( x , y ) ≈ y 2 − y y 2 − y 1 f ( x , y 1 ) + y − y 1 y 2 − y 1 f ( x , y 2 ) = y 2 − y y 2 − y 1 ( x 2 − x x 2 − x 1 f ( Q 11 ) + x − x 1 x 2 − x 1 f ( Q 21 ) ) + y − y 1 y 2 − y 1 ( x 2 − x x 2 − x 1 f ( Q 12 ) + x − x 1 x 2 − x 1 f ( Q 22 ) ) = 1 ( x 2 − x 1 ) ( y 2 − y 1 ) ( f ( Q 11 ) ( x 2 − x ) ( y 2 − y ) + f ( Q 21 ) ( x − x 1 ) ( y 2 − y ) + f ( Q 12 ) ( x 2 − x ) ( y − y 1 ) + f ( Q 22 ) ( x − x 1 ) ( y − y 1 ) ) = 1 ( x 2 − x 1 ) ( y 2 − y 1 ) [ x 2 − x x − x 1 ] [ f ( Q 11 ) f ( Q 12 ) f ( Q 21 ) f ( Q 22 ) ] [ y 2 − y y − y 1 ] . \begin{aligned} f(x, y) & \approx \frac{y_2-y}{y_2-y_1} f\left(x, y_1\right)+\frac{y-y_1}{y_2-y_1} f\left(x, y_2\right) \\ & =\frac{y_2-y}{y_2-y_1}\left(\frac{x_2-x}{x_2-x_1} f\left(Q_{11}\right)+\frac{x-x_1}{x_2-x_1} f\left(Q_{21}\right)\right)+\frac{y-y_1}{y_2-y_1}\left(\frac{x_2-x}{x_2-x_1} f\left(Q_{12}\right)+\frac{x-x_1}{x_2-x_1} f\left(Q_{22}\right)\right) \\ & =\frac{1}{\left(x_2-x_1\right)\left(y_2-y_1\right)}\left(f\left(Q_{11}\right)\left(x_2-x\right)\left(y_2-y\right)+f\left(Q_{21}\right)\left(x-x_1\right)\left(y_2-y\right)+f\left(Q_{12}\right)\left(x_2-x\right)\left(y-y_1\right)+f\left(Q_{22}\right)\left(x-x_1\right)\left(y-y_1\right)\right) \\ & =\frac{1}{\left(x_2-x_1\right)\left(y_2-y_1\right)}\left[x_2-x \quad x-x_1\right]\left[\begin{array}{ll} f\left(Q_{11}\right) & f\left(Q_{12}\right) \\ f\left(Q_{21}\right) & f\left(Q_{22}\right) \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} y_2-y \\ y-y_1 \end{array}\right] . \end{aligned} f(x,y)y2y1y2yf(x,y1)+y2y1yy1f(x,y2)=y2y1y2y(x2x1x2xf(Q11)+x2x1xx1f(Q21))+y2y1yy1(x2x1x2xf(Q12)+x2x1xx1f(Q22))=(x2x1)(y2y1)1(f(Q11)(x2x)(y2y)+f(Q21)(xx1)(y2y)+f(Q12)(x2x)(yy1)+f(Q22)(xx1)(yy1))=(x2x1)(y2y1)1[x2xxx1][f(Q11)f(Q21)f(Q12)f(Q22)][y2yyy1].

先y方向,后x方向

首先在 y y y 方向进行线性插值 (即 y y y变, x x x不变),得到
f ( x 1 , y ) ≈ y 2 − y y 2 − y 1 f ( Q 11 ) + y − y 1 y 2 − y 1 f ( Q 12 ) , f ( x 2 , y ) ≈ y 2 − y y 2 − y 1 f ( Q 21 ) + y − y 1 y 2 − y 1 f ( Q 22 ) . \begin{aligned} & f\left(x_1, y\right) \approx \frac{y_2-y}{y_2-y_1} f\left(Q_{11}\right)+\frac{y-y_1}{y_2-y_1} f\left(Q_{12}\right), \\ & f\left(x_2, y\right) \approx \frac{y_2-y}{y_2-y_1} f\left(Q_{21}\right)+\frac{y-y_1}{y_2-y_1} f\left(Q_{22}\right) . \end{aligned} f(x1,y)y2y1y2yf(Q11)+y2y1yy1f(Q12),f(x2,y)y2y1y2yf(Q21)+y2y1yy1f(Q22).
然后在 x x x 方向进行线性插值,得到
f ( x , y ) ≈ x 2 − x x 2 − x 1 f ( x 1 , y ) + x − x 1 x 2 − x 1 f ( x 2 , y ) = x 2 − x x 2 − x 1 ( y 2 − y y 2 − y 1 f ( Q 11 ) + y − y 1 y 2 − y 1 f ( Q 12 ) ) + x − x 1 x 2 − x 1 ( y 2 − y y 2 − y 1 f ( Q 21 ) + y − y 1 y 2 − y 1 f ( Q 22 ) ) = 1 ( x 2 − x 1 ) ( y 2 − y 1 ) ( f ( Q 11 ) ( x 2 − x ) ( y 2 − y ) + f ( Q 21 ) ( x − x 1 ) ( y 2 − y ) + f ( Q 12 ) ( x 2 − x ) ( y − y 1 ) + f ( Q 22 ) ( x − x 1 ) ( y − y 1 ) ) = 1 ( x 2 − x 1 ) ( y 2 − y 1 ) [ x 2 − x x − x 1 ] [ f ( Q 11 ) f ( Q 12 ) f ( Q 21 ) f ( Q 22 ) ] [ y 2 − y y − y 1 ] . \begin{aligned} f(x, y) & \approx \frac{x_2-x}{x_2-x_1} f\left(x_1, y\right)+\frac{x-x_1}{x_2-x_1} f\left(x_2, y\right) \\ & =\frac{x_2-x}{x_2-x_1}\left(\frac{y_2-y}{y_2-y_1} f\left(Q_{11}\right)+\frac{y-y_1}{y_2-y_1} f\left(Q_{12}\right)\right)+\frac{x-x_1}{x_2-x_1}\left(\frac{y_2-y}{y_2-y_1} f\left(Q_{21}\right)+\frac{y-y_1}{y_2-y_1} f\left(Q_{22}\right)\right) \\ & =\frac{1}{\left(x_2-x_1\right)\left(y_2-y_1\right)}\left(f\left(Q_{11}\right)\left(x_2-x\right)\left(y_2-y\right)+f\left(Q_{21}\right)\left(x-x_1\right)\left(y_2-y\right)+f\left(Q_{12}\right)\left(x_2-x\right)\left(y-y_1\right)+f\left(Q_{22}\right)\left(x-x_1\right)\left(y-y_1\right)\right) \\ & =\frac{1}{\left(x_2-x_1\right)\left(y_2-y_1\right)}\left[x_2-x \quad x-x_1\right]\left[\begin{array}{ll} f\left(Q_{11}\right) & f\left(Q_{12}\right) \\ f\left(Q_{21}\right) & f\left(Q_{22}\right) \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} y_2-y \\ y-y_1 \end{array}\right] . \end{aligned} f(x,y)x2x1x2xf(x1,y)+x2x1xx1f(x2,y)=x2x1x2x(y2y1y2yf(Q11)+y2y1yy1f(Q12))+x2x1xx1(y2y1y2yf(Q21)+y2y1yy1f(Q22))=(x2x1)(y2y1)1(f(Q11)(x2x)(y2y)+f(Q21)(xx1)(y2y)+f(Q12)(x2x)(yy1)+f(Q22)(xx1)(yy1))=(x2x1)(y2y1)1[x2xxx1][f(Q11)f(Q21)f(Q12)f(Q22)][y2yyy1].

可见,无论哪个方向先进行插值,双线性插值的结果是一样的。

简化后的双线性插值

如果选择一个坐标系统使得 f f f 的四个已知点坐标分别为 ( x 1 , y 1 ) = ( 0 , 0 ) 、 ( x 1 , y 2 ) = ( 0 , 1 ) 、 ( x 2 , y 1 ) = ( 1 , 0 ) (x_1,y_1)=(0,0) 、(x_1,y_2)=(0,1) 、(x_2,y_1)=(1,0) (x1,y1)=(0,0)(x1,y2)=(0,1)(x2,y1)=(1,0) ( x 2 , y 2 ) = ( 1 , 1 ) (x_2,y_2)=(1,1) (x2,y2)=(1,1) ,那么插值公式就可以化简为
f ( x , y ) ≈ f ( 0 , 0 ) ( 1 − x ) ( 1 − y ) + f ( 1 , 0 ) x ( 1 − y ) + f ( 0 , 1 ) ( 1 − x ) y + f ( 1 , 1 ) x y ≈ [ 1 − x x ] [ f ( 0 , 0 ) f ( 0 , 1 ) f ( 1 , 0 ) f ( 1 , 1 ) ] [ 1 − y y ] \begin{aligned} f(x, y) &\approx f(0,0)(1-x)(1-y)+f(1,0) x(1-y)+f(0,1)(1-x) y+f(1,1) x y \\ & \approx\left[\begin{array}{ll} 1-x & x \end{array}\right]\left[\begin{array}{ll} f(0,0) & f(0,1) \\ f(1,0) & f(1,1) \end{array}\right]\left[\begin{array}{c} 1-y \\ y \end{array}\right] \end{aligned} f(x,y)f(0,0)(1x)(1y)+f(1,0)x(1y)+f(0,1)(1x)y+f(1,1)xy[1xx][f(0,0)f(1,0)f(0,1)f(1,1)][1yy]

双线性插值的一阶导

在进行code reading 时,发现有时候会需要计算插值后的结果在x,y方向上的一阶导,因此,这里也给出双线性插值的一阶导。

f ( x , y ) f(x,y) f(x,y) x x x方向上的一阶导:
∂ f ∂ x = 1 ( x 2 − x 1 ) ( y 2 − y 1 ) [ − 1 1 ] [ f ( Q 11 ) f ( Q 12 ) f ( Q 21 ) f ( Q 22 ) ] [ y 2 − y y − y 1 ] . \frac{\partial f}{\partial x}=\frac{1}{\left(x_2-x_1\right)\left(y_2-y_1\right)}\left[-1 \quad 1\right]\left[\begin{array}{ll} f\left(Q_{11}\right) & f\left(Q_{12}\right) \\ f\left(Q_{21}\right) & f\left(Q_{22}\right) \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} y_2-y \\ y-y_1 \end{array}\right] . xf=(x2x1)(y2y1)1[11][f(Q11)f(Q21)f(Q12)f(Q22)][y2yyy1].

f ( x , y ) f(x,y) f(x,y) y y y方向上的一阶导:

∂ f ∂ y = 1 ( x 2 − x 1 ) ( y 2 − y 1 ) [ x 2 − x x − x 1 ] [ f ( Q 11 ) f ( Q 12 ) f ( Q 21 ) f ( Q 22 ) ] [ − 1 1 ] . \frac{\partial f}{\partial y}=\frac{1}{\left(x_2-x_1\right)\left(y_2-y_1\right)}\left[x_2-x \quad x-x_1\right]\left[\begin{array}{ll} f\left(Q_{11}\right) & f\left(Q_{12}\right) \\ f\left(Q_{21}\right) & f\left(Q_{22}\right) \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} -1 \\ 1 \end{array}\right] . yf=(x2x1)(y2y1)1[x2xxx1][f(Q11)f(Q21)f(Q12)f(Q22)][11].

简化后:

∂ f ∂ x = [ − 1 , 1 ] [ f ( 0 , 0 ) f ( 0 , 1 ) f ( 1 , 0 ) f ( 1 , 1 ) ] [ 1 − y y ] \frac{\partial f}{\partial x}=[-1,1]\left[\begin{array}{ll} f(0,0) & f(0,1) \\ f(1,0) & f(1,1) \end{array}\right]\left[\begin{array}{c} 1-y \\ y \end{array}\right] xf=[1,1][f(0,0)f(1,0)f(0,1)f(1,1)][1yy]

∂ f ∂ y = [ 1 − x , x ] [ f ( 0 , 0 ) f ( 0 , 1 ) f ( 1 , 0 ) f ( 1 , 1 ) ] [ − 1 1 ] \frac{\partial f}{\partial y}=[1-x, x]\left[\begin{array}{ll} f(0,0) & f(0,1) \\ f(1,0) & f(1,1) \end{array}\right]\left[\begin{array}{c} -1 \\ 1 \end{array}\right] yf=[1x,x][f(0,0)f(1,0)f(0,1)f(1,1)][11]

c++实现参考如下:

双线性插值(Bilinear interpolation)原理推导,数学,算法,机器学习,概率论,双线性插值文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-596807.html

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