哪些因素最适合图像大小调整？

Question

我们说我的图像宽度为3000像素。我知道（至少我认为我这样做）如果我将其缩小到1500 px宽（即50％），结果将比将其调整为1499或1501 px宽更好。

我认为无论使用何种算法都会如此。但我没有确凿的证据，我想证明的原因是它可以帮助我决定不那么明显的案例。

例如，将其减少到1000像素（三分之一）也可能正常工作。但3/4怎么样？它比1/2好吗？它当然可以容纳更多细节，但它的一部分不会变得无法挽回地模糊吗？是否有针对“模糊性”的度量标准＆＃39;哪个可以抵消实际的分辨率？

例如，我认为这样的指标会清楚显示3000 - ＆gt; 1501比3000差 - > 1500，超过1501> 1501> 1500。

直观地，1 / n调整大小，其中n是原始大小的因子将产生最佳结果，接着是n / m，其中数字是最低的。如果原始大小（X和Y）都不是分母的倍数，那么结果预计会更差，因为我没有证明这一点。

这些问题必须由某人研究过。人们已经设计出各种复杂的算法，他们必须以某种方式考虑这一点。但我甚至不知道在这里问这些问题。我在这里问他们，因为我已经看到相关的人得到了很好的答案。感谢您的关注，请原谅我做的演示。

Answer 1

你的问题的答案：

1. 最重要的因素是选择一个好的重新调整算法。例如，如果按因子＆gt;重新调整大小，则双三次插值将无法正常工作。 2，不要应用平滑。不幸的是，没有最好的算法。如果您使用的是photoshop或其他高级调整工具，则可以选择算法。在＆＃39; Picasa＆＃39;你无法选择。每种算法都有其缺点。有些更适合自然图像，有些适用于计算机图形生成图像
2. 不太重要的因素是圆分裂。输出图像大小越大，获得的结果越好，但文件将占用更多兆字节。从3000像素重新缩放到1600将为您提供视觉上比重新缩放到1500更好的结果。
3. 另一个因素 - 重新调整的数量。将图像大小调整为3000到2000而不是1500会产生比从3000到1500直接调整大小更差的结果。每次调整图像大小时，某些信息都会丢失
4. 友好建议：保持图像的大小（高度和宽度）可被4整除。例如，1501是一个不好的大小，1500或1504更好。原因是某些硬件处理速度更快，图像大小可以被4整除。虽然质量不会提高，但您的浏览体验会更好。
5. 如果您在计算机屏幕上显示图像，请尝试将其大小与屏幕大小相匹配。否则，显示过程将进行另一次重新采样，您将无法观察到图像的真实美感。
6. 如果您打算打印图像，最好使用高分辨率。您将需要至少300 dpi。因此，如果您想在10英寸纸上打印，请至少保留3000像素。
7. 最后一个是显而易见的，但我会提到它：在调整图像大小时尝试保持原始宽高比。否则会变形。因此，如果您将其从3000宽度缩小到1499，那么您将无法为图像高度选择整数以保持原始宽高比。
8. JPEG压缩会比1500像素图像和1499之间的视觉质量差异对图像造成的伤害更大。记住这一点。即使轻微压缩，您也无法看到质量上的差异

总结 - 不要担心图像的确切大小。选择一种现代的重采样算法（如果可以的话），粗略估计大小作为磁盘大小，图像质量和打印纸张大小（如果相关）之间的交易。 保持原始宽高比并记住，JPEG压缩会损害您的图像，远远超过不同重采样算法的视觉质量差异或图像尺寸的轻微变化。

Answer 2

算法很关键。这是一个常见的列表，从最低质量到最高质量。随着质量的提高，输入尺寸与输出尺寸的确切比例会产生较小的差异。在列表的末尾，您无法区分调整大小到1499或1500.

1. 最近邻，即保留一些像素并丢弃其他像素。
2. 双线性插值。这将在理想样本所在的点附近采用2x2像素区域，并根据其位置与4个像素中的每个像素的接近程度来计算新值。如果你减少到2：1以下它就不会很好，因为它开始类似于最近的邻居。
3. 双立方插值。与Bilinear类似，但使用3x3区域和更复杂的公式可以获得更清晰的结果。再次在2：1以下不太好。
4. 像素平均。如果没有输入到输出的整数倍，则每次平均不同的数量，结果将不均匀。
5. Lanczos过滤。这需要从输入中获取大量像素，并通过修改后的Sinc版本运行它们，这些版本尝试尽可能多地保留细节，同时保持计算的易处理性。过滤器的尺寸和速度随调整大小而变化。它很慢，但不像Sinc那么慢。
6. Sinc过滤。这在理论上是完美的，但它需要为每个像素输出处理大量输入，因此它非常慢。当您在输出中看到振铃伪像时，您可能还会注意到理论与实践之间的区别。