Image processing 向下缩放时双线性插值如何工作？

我可以清楚地理解双线性插值在放大图像时是如何工作的，比如在获取4个最近邻时填充值，但我不理解它在缩小图像时是如何工作的。如果有人为我澄清，这对我来说意义重大。

缩放图像需要将输入的像素映射到输出的像素。如果这些像素坐标不映射为整数，则需要插值来估计像素值。双线性的“Bi”部分意味着它是独立应用于二维的线性插值。例如，如果输出像素2,3需要来自输入坐标1.5,7.2，则通过在1.0和2.0处取每个像素的0.5在X方向上插值，然后通过在7.0处取像素的0.8和在8.0处取像素的0.2在Y方向上插值。通常，这些运算组合成一组方程，但如果需要，可以单独应用

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双线性对于降尺度是一个糟糕的选择，因为它会导致锯齿伪影。这是当您试图创建超出奈奎斯特采样限制的空间频率时，高频细节会变成低频伪影。在缩小图像比例之前，可以通过模糊图像来最小化此问题。或者，您可以选择一种包含一些低通滤波的插值算法。

它根本不能很好地工作。你最好使用最近的邻居。@markransem我只是在学习