Atitit  图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化

Atitit  图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化

在去年的时候，偶然看到hqx算法。

一个高质量的插值放大算法。

与双线性插值等插值算法相比，这个算法放大后对人眼保护相对比较好。

没有双线性插值看起来模糊，固然，也抽空把算法简单优化了一下。

常规的图像填充采样放大

”经典“的图像填充采样放大，应用线性滤波器，或导出于分析插值理论、或导出于信号处理理论。使用滤波器的实例，比如“最近邻,Bicubic和Lancosz [ Wolberg 1990 ]。这些滤波器并不对原始数据做任何假定，唯一的条件就是带宽限制。结果，图片经这种处理之后，突变亮点和明显的边界都变得模糊。

最近十年，许多复杂的算法问世，并对原始输入图片做了强假定，比如，假定讨论自然图片统计[Fattal 2007]或者自相似性[Glasneret al.2009]。这些方法都超出了本文的论点。然而，在多数情形，这些(自然的)图片并不包含颜色量化的微型像素图片。因此，这些方法在这些图形输入处理上往往表现很差。

1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)

最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较，令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点，由于最接近D点，所以就直接取P=D。

这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃，这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。

2、双线性插值算法(Bilinear Interpolation)

其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，计算的四個像素点A,B,C,D对P点的影响(越靠近P点取值越大，表明影响也越大)，其示意图如下。

双立方插值算法(Bicubic Interpolation)

双立方插值算法与双线性插值算法类似，对于放大后未知的像素点P，将对其影响的范围扩大到邻近的16个像素点，依据对P点的远近影响进行插值计算，因P点的像素值信息来自16个邻近点，所以可得到较细致的影像，不过速度比较慢。

4、 自适应样条插值极其增强技术（ S-Spline  &  S-Spline  XL）

与上述经典的插值方法最大的区别在于， S-Spline 采用了一种自适应技术，那些传统的方法总是依据周围的像素点来求未知点的色彩值，也就是说需要求解的色彩值仅仅依靠该像素点在图像中的位置，而非实际的图像的像素信息，而自适应样条算法还会考虑实际图像的像素信息。 实验表明，经过 S-Spline 算法得到的图像效果要优于双立方插值算法。

现在 S-Spline 算法又出现了增强版 S-Spline  XL，新版本的 S-Spline XL 算法较 S-Spline 而言画面的锐度得到进一步增强，物体的轮廓更加清晰，边缘的锯齿现象大大减弱，图像感受更加自然。

对比以上各图并结合实验数据，我把效果参数列举如下表。

插值类型	主观感受	图像轮廓	总体评价	处理耗时
最临近点插值 N earrst_ N eighbour	马赛克现象严重	不清晰	最差	5秒
双线性插值 B ilinear	图像模糊，不锐利	边缘不清晰，有锯齿现象	差	6秒
双立方插值 B icubic	图像较模糊，较锐利	锯齿现象有所改善	折中	8秒
自适应样条插值 S-S pline	图像相对清晰，锐利	边缘变得清晰，锯齿现象消失	好	18秒
自适应样条增强 S-S pline_ XL	图像清晰，锐利	边缘锐利，清晰	最好	20秒

像素图的去像素化（Depixeling Pixel Art） - lonelyrains的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.html

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作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle 偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher 王中之王King of Kings 虔诚者Pious 宗教信仰* Defender of the Faith. 卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak

简称：： Emir Attilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴

全名：：Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin  attila bin Solomon Al Rapanui

埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴 本 马哈茂德 本 阿提拉 本 所罗门  阿尔 拉帕努伊

常用名：艾提拉（艾龙），   EMAIL:[e-mail]

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