グラフィックデータビューでピクセルを間引くアルゴリズム？

Question

私はwxpythonウィジェットを作成していますが、これは時間の経過とともにいくつかのオブジェクトの状態を示します（xサイクル）。今私はそれを1ピクセル/サイクルで動作させ、1：1にズームアウトして戻します。私はズームアウトを許可したいと思います。自分の弱いヒューリスティックを使用して自分自身をローリングする前に、データを取り去り/結合するためのゴーイングアルゴリズムがあるかどうかを見たいと思っていました。そのようなalgoはありますか、私は自分のソリューションをコーディングし始めたらいいですか？

Answer 1

サイズ変更している画像の種類によって大きく異なります。私たち独自のJeff！によってThe myth of infinite detail: Bilinear vs. BicubicとBetter Image Resizingを参照してください。そこでは、素朴な最近隣の結果、bilinear filtering、bicubic filtering、bicubic sharperおよびgenuine fractalsの結果を比較できます。

ジェフの結論：

削減イメージが完全に安全 かつ合理的な操作です。あなたは単純に の精度と分解能を減らすことによって、 廃棄情報です。画像を とすると、望み通りに小さくなり、範囲内で 忠実度が完全に得られます。 >のピクセル数の になります。どんなアルゴリズムを選んでも良い結果は得られません。 画像を拡大する （まあ、あなたは身廊ピクセル サイズ変更または最近傍 アルゴリズムを選ぶ場合を除きます。）

は危険です。特定の点を超えて を超えて画像を拡大すると、 愚かなご褒美です。あなたは魔法のようにすることはできません >細い空気から新しい ピクセルの無限の数を増やしてください。 補間されたピクセルは実際のピクセルと同じくらい良い値にはなりません。 だからこそ、これ以上の人工よりも は、 512x512レナのイメージを500％アップサイズしています。より高い解像度を見つけるには スマートでしょう。 あなたが必要とするものをスキャンしたり、画像を表示したりすることがあります。 ソフトウェアのアップサイズは です。

しかし、あなたは 画像を拡大避けることができないとき、それはバイキュービック、バイリニア、 と、より高度なサイズ変更アルゴリズムの間のトレードオフ を知ることを支払うとき、それはです。 少なくともあなた自身が十分な の知識を持っていれば、あなたが持っている悪い点のベストを選ぶことができます。