画像処理 - インターポレーションとは何か

📌 挿入法とは？（わかりやすい説明）#

想像してみてください、あなたは 100 ページの本を持っていて、今それを 50 ページに縮小 したいか、または 200 ページに拡大 したいと思っていますが、重要な情報を失いたくありません。どうしますか？

縮小（ダウンサンプリング）：重要な内容を選び、不重要な部分を取り除くことができます。
拡大（アップサンプリング）：2 ページの間に追加の内容を補足して、より一貫して読めるようにします。

画像処理において、挿入法（Interpolation）とは 画像をスケーリングする際に新しいピクセルを生成する方法 であり、画像をより自然で明瞭に見せることができます。

📌 なぜ挿入法が必要なのか？#

仮にあなたが 3×3 のピクセル画像（各セルが 1 ピクセル）を持っていて、それを 6×6 に拡大 したいとしますが、問題は：
新しいピクセルはどの色で埋めるべきか？

最近のピクセル値をそのままコピー すると、画像は ジャギー（ピクセルブロックが明らか）になります。
周囲のピクセルの平均値を計算 すると、画像はより滑らかになりますが、少しぼやける可能性があります。

挿入法は これらの新しいピクセルをどう埋めるか を決定します。

画像処理において、挿入法は次の用途に使用されます：

画像のリサイズ（Resizing）：画像のサイズを変更する際に、挿入法が新しいピクセルの値を決定します。
画像の回転（Rotation）：画像を回転させる際に、新しいピクセル値を計算する必要があります。
幾何変換（Geometric Transformations）：平行移動、透視変換なども挿入法が必要です。

📌 挿入法のいくつかの方法#

🔸 1. 最近傍挿入法（Nearest Neighbor Interpolation）#

🧐 直感的理解#

「最近のピクセルをそのままコピー」
テスト中に問題がわからず、近くのクラスメートの答えをそのまま写すようなものです！😆

🖼 例#

あなたは 3×3 の画像を持っています：

A  B  C
D  E  F
G  H  I

最近傍挿入法で 6×6 に拡大すると、最近のピクセルをそのままコピーします：

A  A  B  B  C  C
A  A  B  B  C  C
D  D  E  E  F  F
D  D  E  E  F  F
G  G  H  H  I  I
G  G  H  H  I  I

🔹 特徴：

計算が速いですが、画像は ジャギー（明らかなピクセルブロック）になります。
セマンティックセグメンテーションマスクに適しています（色の混合を避けたいから）。

🔸 2. 双線形挿入法（Bilinear Interpolation）#

🧐 直感的理解#

「4 つの隣接ピクセルの平均値を見る」
テスト中に、最近のクラスメートの答えだけでなく、4 人のクラスメートの答えを参考にして平均を取るようなものです。そうすれば、答えがより信頼できます！😂

🖼 例#

同じく 3×3 の画像を 6×6 に拡大します：

    A          (A+B)/2        B        (B+C)/2          C  
(A+D)/2      (A+B+D+E)/4    (B+E)/2    (B+C+E+F)/4    (C+F)/2  
    D          (D+E)/2        E          (E+F)/2          F  
(D+G)/2      (D+E+G+H)/4    (E+H)/2    (E+F+H+I)/4    (F+I)/2  
    G          (G+H)/2          H        (H+I)/2        I

🔹 特徴：

滑らかな遷移があり、最近傍挿入法のジャギーの問題を回避します。
通常の画像スケーリングに適していますが、詳細が少しぼやける可能性があります。

🔸 3. 双三次挿入法（Bicubic Interpolation）#

🧐 直感的理解#

「16 人の隣接ピクセルの平均値を見る」
テスト中に、最近の 4 人のクラスメートの答えだけでなく、周囲の 16 人の賢いクラスメートの答えを参考にするようなものです。そうすれば、答えがより正確になります！😂

🖼 例#

計算方法は双線形挿入法に似ていますが、より多くのピクセルを考慮し、画像をより滑らかにします。

🔹 特徴：

双線形挿入法よりも滑らかで、高解像度画像のスケーリングに適しています。
しかし、計算量が多く、速度は双線形挿入法より遅くなります。

🔸 4. ランチョス挿入法（Lanczos Interpolation）#

🧐 直感的理解#

「AI の達人に詳細を埋めてもらう」
テスト中に、クラスメートの答えを写すのではなく、AI に最適な答えを生成してもらうようなものですが、計算時間は長くなります！😆

🔹 特徴：

最高の品質で、エッジが最もシャープです。
計算が最も遅く、医療画像や超高解像度写真に適しています。

📌 どの挿入法が最適か？#

適用シーン	推奨挿入法	わかりやすい理解
セマンティックセグメンテーションマスク	`NEAREST` 最近傍挿入法	最近のクラスメートの答えを写す、他の人は考慮しない 😂
通常の画像スケーリング	`BILINEAR` 双線形挿入法	4 人の隣接者の答えを参考にする、結果がより滑らか 😃
高解像度画像処理	`BICUBIC` 双三次挿入法	16 人の隣接者を参考にする、結果がより精密 😎
超高品質の要求（医療画像）	`LANCZOS`	AI が答えを生成、最高の品質ですが計算が最も遅い 🚀

📌 コード例#

もしあなたが PyTorch で torchvision.transforms.Resize() を使用して挿入法を行う場合：

from torchvision import transforms
from torchvision.transforms import InterpolationMode

transform = transforms.Resize((256, 256), interpolation=InterpolationMode.BILINEAR)  # 双線形挿入法

もしあなたが OpenCV で：

import cv2

# 画像を読み込む
img = cv2.imread('image.jpg')

# 挿入法を行う
img_resized = cv2.resize(img, (512, 512), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)  # 双線形挿入法

🎯 結論#

最近傍挿入法（NEAREST）：最速ですが、ジャギーがひどい、セマンティックセグメンテーションマスクに適しています。
双線形挿入法（BILINEAR）：滑らかで、通常の画像スケーリングに適しています。
双三次挿入法（BICUBIC）：詳細が豊富ですが、計算が遅く、高解像度画像に適しています。
ランチョス挿入法：最高の品質ですが、計算が最も遅く、医療画像や高品質画像に適しています。

この記事は Mix Space によって xLog に同期更新されました。元のリンクは https://blog.kanes.top/posts/ArtificialIntelligence/Interpolation