为什么标准的图像重采样技术会限制采样像素的数量?

时间:2020-02-17 05:26:17

标签: image interpolation resampling bilinear-interpolation

我主要指的是双线性和双三次重采样技术。这两种方法都分别采样4和16个像素,前者是最接近新像素的2x2像素,后者是最接近新像素的4x4。

为什么我们将方法限制为这么多像素?例如,如果我使用双线性重采样,并且下面的32x32图像(红色块的大小为2x2,黑线和点表示最近的像素并覆盖新的图像大小),并且我想将其缩小为2x2,则结果应为即使源图像几乎全是蓝色,也应是纯红色图像 32x32 image to 2x2 image 采样“映射”到新图像尺寸的所有像素是否更有意义,以便在该区域获得更准确的颜色表示?因为在我看来,这些方法上使用的限制似乎只是最近的邻居,需要执行额外的步骤。即使在您仅缩小一小部分(大于一半)的情况下,也不想通过重叠的源像素来加权源像素,以便3个红色像素仅占每个像素的0.05%它们映射到新像素和1个蓝色像素(映射率为0.85%)不会淹没吗?

1 个答案:

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正确的,如果在下采样时仅执行幼稚的双线性或双三次插值,则可以获得混叠失真。在对图像进行向上采样,旋转或其他变换而不减小尺寸时,双线性和双三次插值更为有意义。

如果人们在实践中这样做,通常是在正确性和性能之间进行权衡。视您要缩小的图像类型而定,没关系。

如果要获得更正确的结果,通常需要在下采样之前对图像进行模糊处理。有一点more information about it here,但基本思想是模糊作用是从图像中去除高频内容,从而避免出现锯齿。

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