我接受了Jason R调整线性过滤的想法，但我不喜欢对每个输出像素进行除法的想法，而不仅仅是使用简单的内核，或者这种方式如何标准化会破坏平滑的边界。所以我修改了内核本身，结果证明是通过压平三角形的峰值来完成的。

这似乎是一个很好的解决方案，您可以看到三角形的总和如何演变成类似于高斯函数的东西。

这是它的完成方式，首先有一个“膝盖”将平顶与三角形的其余部分连接起来。它像这样在 0 到 0.5 之间的水平轴上打乒乓球。注意：是内核宽度和缩小尺寸的缩放倍数，它始终为 1 或更低，它是动画顶部显示的数字的倒数。越小，输出图像越小，原始图像上的核越宽。$n$$n$

$knee = 0.5 - |(n^{-1} \mod 1) - 0.5|$

接下来我们需要计算扁平三角形顶部的高度，如下所示：

$m = \lfloor n^{-1} + 0.5\rfloor$

$top = \frac{1 - knee \cdot n}{2m - nm^2}$

最后我们把它变成一个仿射函数，我们可以在计算权重时直接使用它：

$c_1 = \frac{-top}{n^{-1}-knee}$

$c_0 = \frac{-c_1}{n}$

以上只计算一次，并且在计算权重时会存储和使用、、和$knee$$top$$c_1$$c_0$

$$f(x) = \begin{cases} \hfill top \hfill & \text{ if $|x| \leq knee$ } \\ \hfill c_1 x + c_0 \hfill & \text{ if $knee < |x| \leq n^{-1}$ } \\ \hfill 0 \hfill & \text{ otherwise } \\ \end{cases}$$