【图像缩放】最邻近插值【图像缩放】最邻近插值

前言图像处理中有三种常用的插值算法：

最邻近插值
双线性插值
双立方（三次卷积）插值

本文介绍其中的最邻近插值
如果想先看效果和源码，可以拉到最底部
何时进行最邻近插值这个算法的特点是

速度非常快速
误差很大
如果缩放系数较大，肯定会有马赛克效果

【【图像缩放】最邻近插值】适合在一些需要实时预览缩放后效果，但是精度要求又不是很高的场景
数学理论最简单的理论-1对1映射，如图

文章图片

简单分析如下：

目标插值图中的某像素点(distI, distJ)在原图中的映射为(i + v, j + u)
最终这个点的取值就是(i, j)处的值
v,u都小于1（就是进行一次取整）

插值公式

F(i + v, j + u) = f(i, j)

直接映射+取整即可完成取值
代码实现过于简单，不再赘述，核心就是
运行效果可参考同系列中的双立方插值中的效果图
三种插值算法的简单比较

纬度	最邻近	双线性	双立方
速度	快	较慢	慢
质量	低	中	高
质量相比于`canvas`	远低于	低于	高于
代码实现难度	极易	易	偏难
适用场景	实时计算	作为默认实现效果	高质量的效果

开源项目这个项目里用JS实现了几种插值算法，包括（最邻近值，双线性，三次卷积-包括两种不同实现等）
https://github.com/dailc/image-process
附录博客
初次发布2016.11.02于我个人博客上面
http://www.dailichun.com/2017/11/01/imageprocess_nearestinterpolation.html