アップスケーリング時の画像補間方法
深層学習を使ったメーカー研究員 ももてぃ（仮）です
深層学習を使って前処理をする際に画像の情報量を増やす機会があったので、基本的なことですがアップスケーリングの補間方法についてまとめました。
そもそもは、CNNで学習する画像をアップスケーリングして情報量を擬似的に増やして性能向上に繋がるかどうか？を知りたかったのですが。
擬似的に解像度を上げてもあくまで補間しているだけなので、結果は変わらないのか？
画像の解像度が擬似的に向上し、性能が良くなるのか？
結果がわかったらまた共有します。
ご意見あれば是非欲しいです
1. この記事を読んで得られること
・OpenCVで実装できるアップスケーリングの補間方法の原理がわかる。
2. アップスケーリング方法
以下のテストコードを実行しました。
image = cv2.imread(input_image_path)
# アップスケールの倍率とメソッド
scale_factor = 4
methods = [cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_LINEAR, cv2.INTER_CUBIC, cv2.INTER_AREA, cv2.INTER_LANCZOS4]
# 出力ディレクトリの作成
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# 各メソッドで画像をアップスケールして保存
for method in methods:
print(method)
upscaled_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=method)
output_path = os.path.join(output_dir, f"upscaled_method_{method}.jpg")
cv2.imwrite(output_path, upscaled_image)
print("アップスケールが完了しました。")
ちなみに、methodの中の数字は以下のようになっています。
cv2.INTER_NEAREST：0
cv2.INTER_LINEAR：1
cv2.INTER_CUBIC：2
cv2.INTER_AREA：3
cv2.INTER_LANCZOS4：4
最近傍補間
最も単純な補間方法で、近くのピクセルの値をそのまま使用しています。そのため拡大するとカクカクした画像になっていますね。
これだと情報量は増えていなさそう。。
バイリニア補間
近くの2×2のピクセルの値を使用して線形補間を行う。
標準的な補間方法としてよく使用される方法。
バイキュービック補間
双線形補間よりも滑らかな結果が得られるが、計算に時間がかかる。
バイリニアと比べて、パッと見の違いはわかりません。
エリア補間
近く4×4個のピクセルの値を使用して補間する。
ピクセルの集合を平均して補間を行います。
縮小時に用いると、ノイズの影響を抑えることができますが、拡大時には適していません。
ランチョス補間
サンプリングウィンドウを使用して補間を行います。
高い品質を提供しますが、計算が他の方法よりもコストがかかります。