ダウンスケーリングを理解しようとしています。私は、バイキュービック(bicubic)や最近傍(nearest neighbor)などの補間アルゴリズムをアップスケーリング時に、古い既知の点(画像の場合はピクセル)間の「空白を埋める」ためにどのように使用できるかを見ることができます。ダウンスケーリング時の補間アルゴリズム
ダウンスケーリング?どのような補間技術がどのように使用されるかはわかりません。記入する空白はありません!アイブ氏はこれまで長い間のためにこれで立ち往生されて
は、私の右方向にナッジを与えます。実際に既知のデータを削除したとき、どのように補間しますか?
を編集します。ポイントあたり1つのカラーチャンネルを使用して、1次元の画像があるとします。 1,2,3,4,5,6 =(1 + 2)/ 2、(3 + 4)/ 2、(5 + 6)のように、平均ピクセル値で6~3ポイントをスケーリングするダウンスケールアルゴリズムは、/2 私はここに正しい道を進んでいますか?この補間は、単にデータを破棄するのではなく、縮小されていますか?
あなたの編集は正しいアイデアを持っています。 1,2,3,4,5,6→1.5,3.5,5.5。別の例は、6,0,6,0,6,0→3,3,3;これは0,0,0または6,6,6よりも優れています。 – tom10