Question

我有一个灰度图像，代表概率分布。也就是说，它的值总和为1。我希望缩小图像，而不改变原始概率值。

我尝试按previous post中的建议使用最近邻插值（请参阅下面的代码）应用imresize，但值会发生变化。实际上，他们归零了。还有另一种方法可以实现吗？

> unique(prob_map)   % a grey-scale image representing a pdf
ans =
     0
0.4231
0.5769
> sum(ans)
1
> I = imresize(prob_map, [192,256], 'nearest');
> unique(I)
0

Answer 1

你正在做的是抛弃你的一部分像素。您基本上是对图像进行二次采样。你恰好是不吉利的，扔掉了所有非零的。

正确的方法是将像素组合并在一起，添加它们的值。您无法通过重新采样或插值来执行此操作。

一种简单的方法是将N个连续行相加，然后将N个连续列相加：

A; % your input
B = reshape(A,N,size(A,1)/N,[]);
B = squeeze(sum(B,1))';
B = reshape(B,N,size(B,1)/N,[]);
B = squeeze(sum(B,1))';

这样做不是保留单个值，而是保留概率之和：

sum(A(:)) == sum(B(:))

这很有可能是你追求的目标。

请注意，这确实要求A的大小均匀地除以N.您可以用零填充输入以使其如此：

A = padarray(A, ceil(size(A)/N)*N-size(A), 0, 'post');

在matlab中调整图像大小，保留原始值

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