openCV bicubic imresize創建負值

Question

我注意到，當使用雙三次插值在openCV中對矩陣進行下采樣時，即使原始矩陣全部爲正數，我也會得到負值。

我附上下面的代碼爲例：

// Declaration of variables 
cv::Mat M, MLinear, MCubic; 
double minVal, maxVal; 
cv::Point minLoc, maxLoc; 
// Create random values in M matrix 
M = cv::Mat::ones(1000, 1000, CV_64F); 
cv::randu(M, cv::Scalar(0), cv::Scalar(1)); 
minMaxLoc(M, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); 
// Printout smallest value in M 
std::cout << "smallest value in M = "<< minVal << std::endl; 

// Resize M to quarter area with bicubic interpolation and store in MCubic 
cv::resize(M, MCubic, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5, cv::INTER_CUBIC); 
// Printout smallest value in MCubic 
minMaxLoc(MCubic, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); 
std::cout << "smallest value in MCubic = " << minVal << std::endl; 

// Resize M to quarter area with linear interpolation and store in MLinear 
cv::resize(M, MLinear, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5, cv::INTER_LINEAR); 
// Printout smallest value in MLinear 
minMaxLoc(MLinear, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); 
std::cout << "smallest value in MLinear = " << minVal << std::endl; 

我不明白爲什麼會這樣。我注意到，如果我選擇[0,100]之間的隨機值，那麼在調整大小之後的最小值通常是〜-24對於[0,1]範圍內的-0.24，如上面的代碼中所示。

作爲比較，在Matlab這不會發生（我知道加權計劃略有差異，如下所示：imresize comparison - Matlab/openCV）。

這裏是一個簡短的Matlab代碼片段，保存在任何的1000點隨機小型化矩陣（eahc矩陣1000×1000的原始尺寸）的最小值：

currentMinVal = 1e6; 
for k=1:1000   
    x = rand(1000); 
    x = imresize(x,0.5); 
    minVal = min(currentMinVal,min(x(:))); 
end 

Answer 1

正如你可以在this answer雙三次內核看是不是非因此，在某些情況下，負係數可能占主導地位併產生負面結果。

你也應該注意到，Matlab的使用'Antialiasing'默認情況下，這對結果的影響：

I = zeros(9);I(5,5)=1; 
imresize(I,[5 5],'bicubic') %// with antialiasing 
ans = 
    0   0   0   0   0 
    0 0.0000 -0.0000 -0.0000   0 
    0 -0.0000 0.3055 0.0000   0 
    0 -0.0000 0.0000 0.0000   0 
    0   0   0   0   0 

imresize(I,[5 5],'bicubic','Antialiasing',false) %// without antialiasing 
ans = 
    0   0   0   0   0 
    0 0.0003 -0.0160 0.0003   0 
    0 -0.0160 1.0000 -0.0160   0 
    0 0.0003 -0.0160 0.0003   0 
    0   0   0   0   0