使用Bilinear和Bicubic算法缩小图像

Question

我试图了解调整图像大小的算法是多么简单。

我实现了Bilinear和Bicubic插值方法，它们在用于放大图像时都能很好地工作。但是，如果我使用相同的方法进行缩小（比如原始的0.25倍），图像会开始丢失细微的细节。

例如（导线不再是直线）：

我明白是什么导致了这种影响。 所以我的问题是它是如何修复的？我的意思是，如果我在不同的软件中使用相同的算法，最终图像在这种类型的细节（在我的情况下 - 电线）中没有那种失真。

到目前为止，我发现的唯一解决方案是逐步缩小图像，速度不超过每步原始尺寸的10-20％，但它当然要慢得多。

感谢您的关注。

Answer 1

有趣的是，很少有关于图像处理的教科书对此提出警告：对于下采样，插值既过度又不合适。由于香农定理不合适，你不应该在奈奎斯特频率以下采样，否则会产生令人讨厌的混叠效应。过度杀伤，因为当像素很小时，亚像素精度是无用的。

有两种方法可以获得正确的结果：

• 低通滤波（模糊），然后是抽取，

• 对像素块进行平均。

从计算的角度来看，后者更有效，但灵活性稍差。