在MATLAB中对图像进行下采样时，如何工作？

Question

我不清楚imresize是如何工作的，特别是当我们缩小图像时（例如从4x4到2x2）。当我们升级它时，它更容易理解。我的意思是我们只是通过查看哪个已知点更接近（method ='nearest'）或使用4个最接近的已知点（method ='bilinear'）的线性平均来找到中间点，依此类推。我们不需要任何过滤器吗？

我的主要疑问是我们缩减规模。我从信号处理类中了解到，为了避免混叠，必须在我们抽取中间值之前应用平滑的低通滤波器。但是哪个过滤器是MATLAB使用的？他们只是说方法，我不明白我们如何使用'bilinear'或'bicubic'作为内核。

感谢您的阅读。

Answer 1

该功能的文档似乎不完整。打开imresize.m（edit imresize）并查看contributions - 函数。

在那里你可以看到，当使用bilinear或bicubic - 方法和缩减时，matlab没有使用2x2 neibourhood。增加内核大小以避免别名。

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关于数学背后的一些解释是无形的。为简化起见，我将仅解释1D案例。当使用标度<1时，窗口尺寸增加。这意味着，结果值不再是2（图像的2x2）邻居的加权平均值。而是使用更大的窗口大小w（wxw）。

从标准方法开始：

图像显示了常见的情况，两个已知的网格值平均为一个新的重量为1/5和4/5的网格值。除了众所周知的定义之外，还可以定义权重，绘制具有基数w = 2的三角形：

现在增加三角形的底部，我们得到更大窗口大小的权重。绘制了w = 6的基数：

新三角形定义了超过6个点的重量。