Процес білінійної інтерполяції використовує середнє значення даних у кожному куті прямокутника. Вагові коефіцієнти базуються на відриві між точкою та кутами для положення (x,y) усередині прямокутника. Вага кута збільшується, чим ближче він до кінчика. 8 грудня 2022 р
Інтерполяція зображення зазвичай досягається одним із трьох методів: найближчий сусід, білінійна інтерполяція або бікубічна інтерполяція.
Інтерполяція є метод оцінки значення між точками в наборі даних часто використовується в таких сферах, як статистика, наука та бізнес. Екстраполяція передбачає значення за межами відомого діапазону даних за шаблонами, а інтерполяція передбачає значення між двома відомими точками в наборі даних.
Білінійний: у цьому методі вихідне значення комірки є лінійним середнім, зваженим за відстанню чотирьох найближчих значень вхідної комірки. Білінійна інтерполяція мінімізує згладжування, але створює значне розмиття. Це найкраще під час повторної дискретизації до меншого розміру вихідної комірки (підвищена дискретизація).
Найпоширеніші методи інтерполяції сигналу: методи найближчого сусіда та лінійної та білінійної (у 2-D) інтерполяції. Вони популярні завдяки простоті обчислень.
Білінійна інтерполяція: є метод повторної дискретизації, який використовує зважене на відстані середнє значення чотирьох найближчих пікселів для оцінки нового значення пікселя. Чотири центри комірок із вхідного растру, які є найближчими до центру комірки, для комірки вихідної обробки буде зважено й засновано на відстані, а потім усереднено.