超级采样参考

信息处理 采样 下采样 超级采样
2022-02-01 12:10:25

我想使用超级采样将图像下采样到任意大小以避免混叠效应。

我发现的仅有的两个很好的解释是在WikipediaEverything2.com上,但仍然存在差距。例如:

  • 图像应该在超级采样之前进行上采样。但是多少钱?在超级采样之前是否有任何特殊的过滤器可用于上采样?仅在源图像的子像素位置上采用插值颜色值就足够了吗?
  • 如果我想通过超级采样将图像大小调整到其大小的 80% 怎么办?我必须对其进行上采样多少以及如何处理非整数大小比(例如从 379 像素下采样到 377 像素)?
  • 多个样本是从单个像素、多个像素还是在样本点周围(两种情况都可能发生)?

更新:

我已经在此页面上使用测试目标在 Paint.NET 中测试了“超级采样”方法。令人惊讶的是,结果看起来就像“Photoshop Bicubic”滤镜:

在此处输入图像描述

与使用一些传统方法相比,通过预模糊输入图像可以获得唯一的优势。

我已经实现并尝试了普通的“Box”和“Cubic”卷积过滤器,效果非常好!

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

所以现在我看不到使用超级采样对基于卷积的过滤器的任何好处。或者有吗?

1个回答

编辑:我把这个答案记下来了一段时间,因为我意识到在很大程度上取决于实际设备如何将图像映射到像素上是否有任何特质,而且,不是一个图像专家,我对此不太了解. 我决定把它带回来,但需要注意的是,鉴于上述特质,答案可能不够充分。

图像应该在超级采样之前进行上采样。但是多少钱?

您只是试图通过从相邻像素收集信息来软化量化(像素分辨率)误差。因此,2 倍的过采样应该足够了。换句话说,一旦你过采样直到你的采样分辨率是像素分辨率的两倍,再过采样就什么也得不到了。

在超级采样之前是否有任何特殊的过滤器可用于上采样?

我可能会误解这些术语,但在我看来,上采样是超级采样的一部分。不,您不需要使用任何特殊的过滤器。在样本之间插入 0,然后插入低通滤波器。您可能需要通过上采样率调整低通滤波器的增益,以使像素强度正确显示。

如果我想通过超级采样将图像大小调整到其大小的 80% 怎么办?

然后将其纳入您的上采样/抽取计算中。上采样后,您必须降低到像素分辨率。通过调整图像大小,您实际上是在更改像素分辨率。

我必须对它进行多少上采样以及如何处理非整数大小比?

你需要对它进行多少上采样取决于图像的细节、像素分辨率等。

我必须对它进行多少上采样以及如何处理非整数大小比?

您可以使用分数重采样来处理非整数比率。本质上,您通过一个整数上采样并通过另一个整数抽取,给您一个小数样本变化。