Image 使用双线性和双三次算法缩小图像尺寸

我试图了解调整图像大小的简单算法是如何工作的

我已经实现了双线性和双三次插值方法，它们在用于高比例图像时都非常有效。然而，如果我使用相同的方法缩小尺寸（比如说0.25倍于原始尺寸），图像开始下降微小的细节

例如（导线不再是直线）：

我理解是什么造成了这种影响。 所以我的问题是如何修复它？我的意思是，如果我在不同的软件中使用相同的算法，最终的图像在这种类型的细节上不会有那种失真（在我的例子中是线）

到目前为止，我找到的唯一解决方案是以每一步不超过原始大小10-20%的速度逐步缩小图像，但速度当然慢得多

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谢谢你的关注。

有趣的是，很少有关于图像处理的教科书警告过这一点：对于降采样，插值既过分，又不合适。不合适，因为根据香农定理，采样频率不应低于奈奎斯特频率，否则会产生严重的混叠效应。过度杀戮，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），然后进行抽取

• 像素块的平均值

从计算角度来看，后者效率更高，但灵活性稍差

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谢谢您的回答！我找到了几篇关于您提到的第一个解决方案的文章（精确地说，是关于两个必需的操作），我正在浏览这些文章。但是我在第二本书上找不到任何东西来真正了解这项技术本身。你有什么链接可以帮我解决这个问题吗？@WardS:lookup“pixel binning”。这是基本的。