<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>插值算法 on Mi&amp;Bee Blog</title><link>/tags/%E6%8F%92%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95/</link><description>Recent content in 插值算法 on Mi&amp;Bee Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>蓝宝石的傻话</managingEditor><lastBuildDate>Mon, 08 Jun 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%E6%8F%92%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>图像插值方法——从最近邻到双三次</title><link>/posts/physical-world/image-interpolation-methods/</link><pubDate>Mon, 08 Jun 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>/posts/physical-world/image-interpolation-methods/</guid><description>&lt;h2 id="为什么要插值"&gt;为什么要插值&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;想象你有一张低分辨率照片，想把它放大打印。原图中每两个像素之间现在是&amp;quot;空白区域&amp;quot;——新像素从哪里来？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;插值（interpolation）就是解决这个问题：利用已知像素的值，估算出未知位置的像素值。图像放大本质上就是插值问题。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>