图像缩放算法是图像处理中使用频率非常高，FPGA图像处理开发必须要理解和掌握。
今天介绍一下图像缩放算法中最简单的“最近邻插值算法”，包括基本原理、FPGA实现。
一、最近邻插值算法的基础知识
最近邻插值算法（Nearest Interpolation）是一种基本的图像插值方法，它通过在原始图像中寻找与目标图像像素点坐标最近的像素点，来估计目标图像中像素的值。
1、基本原理
当需要对一幅图像进行缩放时，新图像中的像素点可能会落在原始图像的整数坐标之间。最近邻插值算法通过以下步骤来计算这些像素的值：
（1） 确定坐标映射关系
首先，算法会根据图像缩放的比例和方向，确定原始图像坐标与新图像坐标之间的映射关系。
（2）寻找最近邻点
对于新图像中的每一个像素点，算法会在原始图像中找到与其坐标最近的像素点。如下图所示，点P代表缩放后的图像在映射回原始图像时对应的坐标，它紧邻原始图像中的像素点Q11，所以可以直接将Q11的像素值复制给缩放后图像中对应的像素点。
（3）插值计算最近邻点的像素值被直接赋给新图像中对应的像素点。这个赋值过程就是插值的过程，它假设在最近邻点之间的像素值变化不大，因此可以直接使用最近邻点的像素值来进行估计。这种算法简单、易于实现，并且在许多实时应用中非常有效，尤其是在对图像进行缩放处理时。2、优点与缺点（1）优点算法简单：最近邻插值算法的实现非常直接，不需要复杂的计算。计算效率高：由于其简单的算法结构，最近邻插值在实时处理中非常高效。资源消耗少：由于算法逻辑简单，需要消耗的计算资源很少（2）缺点精度较低：最近邻插值不会考虑多个邻近像素点之间的平滑过渡，可能导致图像边缘出现锯齿状。二、FPGA实现1、FPGA实现逻辑分析缩放算法中，主要分为三个部分：行数据缓存模块、插值算法计算模块（读数据地址逻辑、插值数学运算）。FPGA实现最近邻插值缩放算法很简单，可以基于乒乓缓存操作来实现行数据缓存模块。插值算法模块，需要控制从缓存中读取数据的地址，读地址计算逻辑如下：（1）如果是缩小，则根据横向缩放比例X，每隔X个像素点取一个点出来即可；根据纵向缩放比例Y，原图像每隔Y行只需抽取一行出来即可。（2）如果是放大，则根据缩放比例X，缩放图像中每X个点像素值对应原图像中同一个点；根据纵向缩放比例Y，缩放图像每Y行，对应原图像的同一行。2、FPGA实现效果这个工程可支持整数倍的缩小和放大，这里给大家看下仿真效果：
（1）缩小3倍
从仿真图像中可看出，每隔3行，只输出了一行。输出图像如下图所示，图像内容和尺寸都是正确的。
（2）放大3倍
从仿真图像中可看出，每3行对应原图像的同一行。输出图像如下图所示，图像内容和尺寸都是正确的。
如果需要工程源码，想要掌握更多的FPGA图像处理算法，学习FPGA图像算法的实现。请阅读下面这篇文章：
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