OpenCV Linear Interpolation

정수배의 확대

가장 간단한 방법
정해진 배율만큼 화소를 반복적으로 복사
화질이 좋지 않음

정수배의 역수만큼 축소

정해진 배율만큼 건너뛰면서 화소 선택
예를 들어 2분의 1로 축소하는 경우 모든 짝수번째 행과 짝수번째 열의 모든 픽셀을 출력 영상에 복사
영상의 세밀한 정보 (특히 문서의 경우)가 소실될 수 있다

사상 (Mapping)

주어진 조건에 따라 한 좌표가 다른 좌표로 대응

전방향 매핑 (Forward Mapping)

입력 영상의 좌표값을 출력 영상의 좌표값으로 변환
홀과 오버랩 문제가 발생 가능

- **홀** : 출력영상으로 매핑되는 입력화소가 없는 경우
- **오버랩** : 두 입력화소가 같은 출력화소에 매핑되는 경우
- 위의 그림의 경우 아래 두 화소는 정상적으로 하나씩 매핑이 되었으나
출력영상의 첫째 픽셀에 두개의 화소가 매핑되어 오버랩이 발생하고
두번째 픽셀에는 아무 픽셀도 매핑되지 않아 홀이 발생한 모습

전방향 매핑의 문제점

크기가 5인 1차원 배열 소스를 1.4배 확대한다고 가정한다면..
- destination (pixel) index = source index * 1.4 인데…
  - 인덱스값은 정수가 되어야 하므로 반올림해줘야 한다.
  - 즉 소스가 0, 1, 2, 3, 4 일 경우 destination은 0, 1, 3, 4, 6이 되는데 이러면 2, 5가 빠져버리는 홀이 발생하게 된다.
  - 그래서 source index = destination index / 1.4 이렇게 역으로 취해줘서 (역방향 매핑) 각 destination 픽셀에 맞는 정수 인덱스에 대응하는 소스 픽셀값을 가져오면 된다.
크기가 7인 1차원 배열 소스를 1.4배 축소한다고 하면…
- destination index = source index / 1.4
  - 소스={0,1,2,3,4} 일 경우 {0,1,1,2,3} 으로 중복으로 매핑되어버리는 오버랩이 발생.
  - 해결책은 역시 source index = destination index * 1.4 로 역방향 매핑해주어 destination index를 하나하나 차근차근 대입하여 소스 픽셀값을 가져오는 것