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Wikipedia和Everything2.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:
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!
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?