感知图像下采样答案

【问题标题】：Perceptual Image Downsampling感知图像下采样
【发布时间】：2009-11-22 22:37:05
【问题描述】：

所以这是我的问题：

我有一张图片，该图片很大（高分辨率），它需要很小（分辨率低得多）。

所以我做了很幼稚的事情（杀死所有其他像素），结果看起来很糟糕。

所以我尝试做一些更智能的事情（使用傅里叶变换的低通滤波和傅里叶空间中的重新采样），结果稍微好一点，但仍然相当差。

所以我的问题是，是否有一种感知动机的图像下采样算法（或实现）？

编辑：虽然我知道许多重采样技术，但我的应用程序更关心保留感知特征，而不是生成平滑的图像。

edit2：假设我对数字信号处理、卷积、小波变换等有一定程度的了解是安全的

【问题讨论】：

好的，你想缩放什么样的图像？线条图？照片？我主要处理的是视频图像，当您尝试保留特定特征（例如传统动画中的线条）时，适用于视频的缩放算法可能无法正常工作。
暂时让我们说它是一只熊的图像（从背景中移除），一旦调整大小，我希望它仍然看起来像一只熊。
手绘熊？熊的照片？小熊？您按什么因素进行缩放？根据您的描述（“杀死所有其他像素”），听起来您只是缩放了 2 倍，所以一个好的通用算法应该仍然可以很好地工作（除非您的图像是线条 1 像素宽的线条艺术，其中万一它看起来不太好...）我很想知道这种矢量化方法如何为您工作。

标签： algorithm image downsampling

【解决方案1】：

阅读：

http://www.dspguide.com/

好的，读起来不错。但是了解过滤器设计会很方便。

一般来说，将图像从 W1 x H1 缩放到 W2 x H2 的过程，其中 W1、W2、H1、H2 是整数，是找到新的 W3、H3 使得 W1 和 W2 是 W3 和 H1 的整数因子和 H2 是 H3 的整数因子，然后用零填充原始图像（用于分隔原始图像的像素），使其现在的大小为 W3 x H3。由于图像中的不连续性，这会引入高频，因此您对图像应用低通滤波器，然后将滤波后的图像抽取到新的大小 (W2 x H2)。听起来您可能已经在尝试这样做，但过滤可以在时域中完成，因此傅里叶变换并不是真正必要的。

在实践中，我刚刚描述的过程已经过优化（您会注意到，在将卷积滤波器应用于放大图像时，大多数项将为 0，因此您可以避免算法中的大部分乘法运算，例如示例。由于您最终丢弃了许多过滤后的结果，因此您不需要计算这些结果，因此基本上，您最终会为目标图像中的每个像素进行少量乘法和加法运算。诀窍是计算找出要使用的系数。）

我相信 ffmpeg 项目中的 libswscale 会做这样的事情。看看吧：

http://gitorious.org/libswscale

正如其他人指出的那样（您显然已经注意到）抽取图像会引入混叠伪影。我不能确定您的重采样实现，但根据您使用的窗口大小和其他实现细节，该技术有一些有趣的陷阱。

【讨论】：

【解决方案2】：

Bicubic interpolation 一般被认为足够好，但没有完美的解决方案，这取决于人和被重新采样的图片的属性。