雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現

本文主要是介绍雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

http://blog.csdn.net/cay22/article/details/5555585

雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現

我們找來了圖像旋轉的公式：

X' = X cosθ - Y sinθ;

Y' = X sinθ + Y cosθ;

這個圖像公式大家在高中數學課都是會算滴。然後我們要擴展一下因為我們不是在原點做旋轉，我們要圍繞原來的圖片中心做旋轉，那麼我們假定原來的圖像中心是 oldCenterX, oldCenterY.旋轉完成以後，我們要對圖像位置坐調整，調整到新的坐標中心，那麼我們需要有個新的newCenterX, newCenterY;新的坐標就是新的圖片的中心。那麼我們的公式就可以轉化成了：

X' = (X-oldCenterX) cosθ - (Y-oldCenterY) sinθ + newCenterX;

Y' = (X-oldCenterX) sinθ + (Y-oldCenterY) cosθ + newCenterY;

當然啦，關鍵我們的問題不是旋轉後的位置，而是旋轉以後位置對於到原來的位置關系，也就是說我們更需要的是一個X,Y關於X'和Y'的表達式。很簡單的，我們把問題變成了2元一次方程！

X = Y'sinθ + X'cosθ + oldCenterY - newCenterX cosθ - newCenterY sinθ;

Y = Y'cosθ - X'sinθ + oldCenterY - newCenterY cosθ + newCenterX sinθ;

這樣要寫個合適的代碼就變得簡單了。但是另一個顯著的問題就是沒有三角函數怎麼辦呢? 就像我們插值的時候用大數一樣，我們用左移13位的大數來描述一下先，就像下面這樣的：

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//test interface for math

const int K_CosineTable[24] =

{

8192,

8172,

8112,

8012,

7874,

7697,

7483,

7233,

6947,

6627,

6275,

5892,

5481,

5043,

4580,

4096,

3591,

3068,

2531,

1981,

1422,

856,

285,

-285

};

int ShiftCos(int y)

{

if (y<0) y*=-1;

y %= 360;

if ( y > 270 )

{

return ShiftCos((360 - y));

}

else if ( y > 180 )

{

return - ShiftCos((y - 180));

}

else if ( y > 90 )

{

return - ShiftCos((180 - y));

}

int index = (y >> 2);

int offset = (y % 4);

// on the borderline of overflowing if use JInt16

int cosVal = (4 - offset) * K_CosineTable[index]

+ offset * K_CosineTable[index + 1];

return cosVal >> 2;

}

int ShiftSin(int y)

{

return ShiftCos(y + 270);

}

有了這個三角函數的輔助：我們的最後的代碼就是這個樣子：

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/**

** method to remove sharp the raw image with unsharp mask

* @param src input grayscale binary array

* @param srcWidth width of the input grayscale image

* @param srcHeight height of the input grayscale image

* @param [output] dst output gray-scale image.

* @param [output] dstWidth width of the output grayscale image

* @param [output] dstHeight height of the output grayscale image

* @param angle, rotate angle.

void rotateImage (const unsigned char* src, int srcWidth, int srcHeight, unsigned char*& dst, int& dstWidth, int& dstHeight, int angle)

{

// first calculate the new width and height;

const int SHIFT = 13;

dstWidth = ( abs (srcWidth*ShiftCos(angle)) + abs (srcHeight*ShiftSin(angle))) >> SHIFT;

dstHeight = ( abs (srcWidth*ShiftSin(angle)) + abs (srcHeight*ShiftCos(angle))) >> SHIFT;

dst = new unsigned char [dstWidth*dstHeight];

int xcenter = srcWidth >> 1;

int ycenter = srcHeight >> 1;

int xnew = dstWidth >> 1;

int ynew = dstHeight >> 1;

const int xFix = ( xcenter <<8 ) - ((ynew * ShiftSin (angle)) >> 5 ) - ((xnew * ShiftCos (angle)) >> 5) ;

const int yFix = ( ycenter <<8 ) + ((xnew * ShiftSin (angle)) >> 5 ) - ((ynew * ShiftCos (angle)) >> 5) ;

int ox;

int oy;

int x;

int y;

int kx;

int ky;

int color [2][2];

for (int j=0;j<dstHeight;j++)

{

for (int i=0;i<dstWidth;i++)

{

ox = ((i * ShiftCos (angle) + j * ShiftSin (angle)) >> 5) + xFix;

oy = (((-1) * i * ShiftSin(angle) + j * ShiftCos (angle)) >> 5) + yFix;

if ( (ox >> 8) <= srcWidth && (ox >> 8) >=0 && (oy >> 8) <= srcHeight && (oy >> 8) >= 0)

{

kx = ox >> 8;

ky = oy >> 8;

x = ox & 0xFF;

y = oy & 0xFF;

color[0][0] = src[ ky*srcWidth + kx ];

color[1][0] = src[ ky*srcWidth + kx +1 ];

color[0][1] = src[ (ky+1)*srcWidth + kx ];

color[1][1] = src[ (ky+1)*srcWidth + kx+1 ];

int final = (0x100 - x)*(0x100 - y)*color[0][0] + x*(0x100 - y)*color[1][0] + (0x100-x)*y*color[0][1] + x*y*color[1][1];

final = final >> 16;

if (final>255)

final = 255;

if (final<0)

final = 0;

dst [ j*dstWidth + i] = (unsigned char)final;

}

else

{

dst [j*dstWidth + i] = 0xff;

}

這裡說明一下的是接口的定義，這裡的和目標灰度圖相關的參數都是引用類型的。表示都是輸出的參數，因為圖像旋轉以後的大小會發生變化，函數外不是很方便事先分配好內存，所以這裡采用了就地分配的模式。內存分配在函數內部完成。雖然沒有用ticks去最後測速，但是想來沒有浮點數的計算，這裡的效率還是比較高的，當然這裡一些細節的記錄上還有可以再優化一下的，比如說這個常數5!!!Majic Number呵呵，其實就是原來的那些數字都希望是左移8的，所以三角函數中出來的數字需要左移5位！！除此以外就完全是公式的套用了呵呵。

最後來點各個角度的效果圖看看：

20度