图像下采样算法

| 我可以使用哪种最佳的重新采样算法将图像分成原始大小的一半。速度是最重要的，但是它不会降低质量。我基本上是在尝试生成图像金字塔。我原本打算跳过像素。这是最好的方法吗？根据我的阅读，像素跳跃产生的图像太清晰了。有人尝试过此评论可以。我的图像包含这样的地图数据。

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畦桨存灯

跳过像素会导致混叠，其中高频变化（例如明/暗波段交替）将转换为低频（例如亮或暗）。将尺寸缩小到一半而没有锯齿的最快方法是将2x2像素平均为一个像素。使用更复杂的还原内核可以获得更好的结果，但是它们将以速度为代价。编辑：这是到目前为止讨论的技术的一些示例。跳过其他每个像素-通过查看左侧的图例，您会发现效果不是很好。几乎不可读：平均每个2x2网格-现在，文本清晰易读：正如R.所建议的那样，是高斯模糊-有点模糊，但到点为止更具可读性。可以调整模糊量以产生不同的结果： R.对于影响结果的Gamma曲线也是正确的，但这仅在最苛刻的应用中才可见。我的示例是在没有伽玛校正的情况下完成的。

箩冀娥

对于缩小比例，面积平均（请参阅Mark的答案）接近您将获得的最佳效果。其他主要竞争者是高斯，半径稍大。这将增加一点点模糊，这可能是一个缺点，但会使模糊更加均匀，而不是取决于像素mod 2的对齐方式。如果不清楚我的意思，请考虑像素图案0,0,2,2,0,0和0,0,0,2,2,0。使用面积平均，它们分别缩小到0,2,0和0,1,1-即，一个将变亮和变亮，而另一个将变模糊和变暗。使用更长的滤镜，两者都将变得模糊，但它们看起来会更加相似，这可能对人类观察者至关重要。另一个要考虑的问题是伽玛。除非伽玛是线性的，否则强度为“ 0”的两个像素的总强度将比强度为“ 1”的单个像素小得多。如果您的滤镜执行了足够的模糊处理，那么可能没什么大不了的，但是使用普通的面积平均滤镜可能会成为一个主要问题。我知道的唯一解决方法是在缩放前后应用和反转伽玛曲线...

需复

如前所述，如果速度是一个问题，我建议采用2x2块并计算平均值作为结果像素。质量不是可以达到的最好，而是接近。您可以激发该算法来显示其弱点，但是在大多数图像上，您看不到任何差异可以证明计算时间要长很多倍。您也没有任何内存开销。如果可以将每个通道的颜色分辨率降低到6bit，这是一种非常快速的方法，可防止您分解ARGB通道（此处假定为32bit ARGB）：

destPixel[x,y] = ((sourcePixel[2*x  ,2*y  ]>>2)&0x3f3f3f3f) +
                 ((sourcePixel[2*x+1,2*y  ]>>2)&0x3f3f3f3f) +
                 ((sourcePixel[2*x  ,2*y+1]>>2)&0x3f3f3f3f) +
                 ((sourcePixel[2*x+1,2*y+1]>>2)&0x3f3f3f3f);

此算法的副作用是，如果另存为PNG，则文件大小会变小。它是这样的：

呕蹿尉

我试图概括ThiloKöhler的解决方案（但使用Python）：

STRIDE = 2
MASK = 0x3F3F3F3F
color = 0
for Δx, Δy in itertools.product(range(STRIDE), repeat=2):
    color += (get_pixel(x + Δx, y + Δy) // STRIDE) & MASK

这对于按2缩放（四分之一大小的结果）很好，但是对于按3或4或其他int值缩放则无效。有可能将其概括吗？面向非Pythonista的BTW的for循环与此等效（除了第一个版本可通过更改STRIDE进行扩展）：

for Δx, Δy in [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]:
    color += (get_pixel(x + Δx, y + Δy) // STRIDE) & MASK

我正在使用32位ARGB值。

细瑞

NetPBM套件包括一个名为pamscale的实用程序，该实用程序提供了一些用于下采样的选项。它是开源的，因此您可以尝试各种选项，然后复制最喜欢的算法（或仅使用libnetpbm）。

降女陷费券

http://www.cs.ubc.ca/nest/imager/tr/2011/BlurAwareDownsize/ap-resizing-validation/index.html http://www.cs.ubc.ca/nest/imager/tr/2011/BlurAwareDownsize/ 感知图像降采样

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