如何在 MATLAB 的 imresize 中实现抗锯齿？答案

【问题标题】：How antialiasing implemented in imresize of MATLAB?如何在 MATLAB 的 imresize 中实现抗锯齿？
【发布时间】：2022-01-10 22:42:49
【问题描述】：

我注意到imresize的抗锯齿是这样实现的（contributions.m, line 12-13）：

h = @(x) scale * kernel(scale * x);
kernel_width = kernel_width / scale;

这是核函数的缩放输入和输出，也是扩展核宽度，虽然它似乎有一些直观的方面，例如根据比例扩展核宽度。但是这个公式是如何显式推导的让我很困惑，谁能详细解释一下这些代码背后的原理？

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing computer-vision

【解决方案1】：

他们在https://blogs.mathworks.com/steve/2017/01/16/aliasing-and-image-resizing-part-3/做了一点解释。

如果您看一下，他们会通过一个信号重采样示例对其进行解释。但它们也显示了图像示例和用于插值的内核图形。内核是三次插值，用于将图像修改为新的所需大小。但是，如果您想使用较小的尺寸，那么他们会使用新尺寸和先前尺寸（比例变量）的关系来修改三次插值。

h = @(x) scale * kernel(scale * x);

这个修改使得三次插值的峰值更小，宽度更大，所以使用它来存储宽度的值以备后用。由于比例是 if 条件来确保它永远不会 > 1）宽度扩展得更多。

kernel_width = kernel_width / scale;

随着宽度变大，他们使用更多像素来计算每个输出像素（这对缩小图像很有意义）。

% What is the maximum number of pixels that can be involved in the
% computation?  Note: it's OK to use an extra pixel here; if the
% corresponding weights are all zero, it will be eliminated at the end
% of this function.
P = ceil(kernel_width) + 2;

【讨论】：

是的，链接似乎是正确的答案，我阅读了作者在最后提到的论文“General Filtered Image Rescaling”。对我来说，这些操作更像是启发式方法。谢谢！