假设我有一个100000x100000 1位（K通道）tiff，dpi为2000，我想将其缩小到dpi为200.我得到的图像将是10000x10000图像。这是否意味着1位图像中的每10位对应于新图像中的1个像素？顺便说一句，我正在使用libtiff并使用tiffreadscanline读取1位tiff。谢谢！
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这意味着1位图像中的每100位对应于新图像中的1个像素。您需要将该值平均超过10x10 1位像素区域。对于更平滑的灰度，您最好在 n 位上进行平均，其中 n 是目标像素的位深度，部分覆盖计算区域与相邻区域（16x16px正方形10x10px分开） ，所以它们的边框重叠，以获得平滑的8位灰度。）
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重要的是要理解为什么要缩减（因为输出介质或文件大小？）。正如SF指出的那样，颜色/灰度在某种程度上可以与分辨率互换。如果只是大约文件大小无损/有损压缩也值得一看..
另一件事是了解源图像的一些特征。例如，如果源图像被光栅化（就像报纸图像一样），您可能会得到一些笨拙的图案，因为点阵混乱了。我曾经试图恢复一个旧的报纸图像，我发现它做了很多工作。在增强图像之前，我最终将其转换为灰度。
我建议用VIPS或Irfanview进行一些实验，以找到最佳效果（即某种重新采样算法对图像质量的影响是什么）。这些程序（即Photoshop）的原因是你可以在知道其背后算法的名称/参数的同时试验GUI /命令行。使用VIPS，您可以控制大多数（如果不是全部）参数。
[编辑] TiffDump（随LibTiff二进制文件提供）是一个宝贵的信息来源。它会告诉你字节排序等。我所做的是从一个已知的图像开始。例如，LibTIFF.NET附带了许多测试图像，包括b＆amp; w（一些0 =黑色，一些1 =黑色）。 [/编辑]