缩小比例时双线性插值如何工作？

Question

我可以清楚地理解双线性插值在放大图像时的工作原理，例如在取 4 个最近的邻居时填充值，但我无法理解在缩小图像时它是如何工作的。如果有人为我澄清，对我来说意义重大。

Answer 1

缩放图像需要将输入像素映射到输出像素。如果这些像素坐标没有映射到整数，则需要 插值 来估计像素值本来应该是什么。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，您将通过在 1.0 和 2.0 处取每个像素的 0.5 来在 X 方向上插值，然后在 Y 方向上通过在 1.0 和 2.0 处取像素的 0.8 来插值7.0 和 8.0 像素的 0.2。通常这些运算会组合成一组方程，但如果需要，它们可以单独应用。

双线性是缩小比例的糟糕选择，因为它会导致混叠伪影。这是当您尝试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。您可以通过在缩小图像之前模糊图像来最小化它。或者您可以选择包含一些低通滤波的插值算法。