gimp bicubic与标准bicubic之间的区别问题

Question

我进行了三次三次插值，即引用here 但是我发现GIMP和我自己的代码结果之间有很大的不同。 这是original image

如您所见，上面的两个图像（A）是Gimp的图像（B）是我自己的引用代码。

我很困惑我有什么问题吗？我应该更改算法吗？

请问您有什么建议吗？

Answer 1

您是下采样，而不是上采样。上采样（增加像素数）时，插值本身效果很好。

在进行下采样时，如果使用不带插值的采样率，则会浪费信息，并且会产生混叠。这就是您在结果中看到的效果。

向下采样时，Gimp首先使图像平滑。平滑消除了否则会混叠的较高频率。

要获得与Gimp相似的结果，请在下采样之前应用低通滤波器。

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以下是使用和不使用低通滤波进行下采样的示例。我将DIPimage与MATLAB一起使用，因为它对我来说很容易，并且您没有指定编程语言。无论如何只是为了说明原理。

我在这里使用整数因子进行直接下采样，您已经有了对非整数因子进行相同处理的代码，我不希望这会分散注意力。

s1只是下采样，而没有平滑。看起来像您的结果。这是别名。

s2和s3使用大小不同的高斯低通滤波器。我在这里使用8*0.5和8*0.8的和。下采样后，它们分别对应于0.5和0.8的西格玛。第一个太小了，它仍然显示出一些混叠，但是少了很多。它仍然很锋利。第二个是正确的大小，以防止出现锯齿（锯齿的能量大约不到锯齿的1％）。

s4使用理想的低通滤波（在傅立叶域中）。我不推荐这种方法，因为它会导致很多振铃。只是为了比较。输出中有0％的锯齿，结果在此大小下会尽可能清晰。

a = readim('https://i.stack.imgur.com/1TyGI.jpg');
a = a{1};

f = 8; % subsample by a factor 8

s1 = a(0:f:end,0:f:end);

s2 = gaussf(a,f*0.5);
s2 = s2(0:f:end,0:f:end);

s3 = gaussf(a,f*0.8);
s3 = s3(0:f:end,0:f:end);

s4 = ft(a);
s4 = cut(s4,imsize(s1));
s4 = real(ift(s4) / numel(a) * numel(s4));