双线性是最广泛使用的方法。最近邻下采样算法是最快但最不准确的算法。

请注意，当您尝试将图像缩小一半时，双线性采样算法将变为平均值（如您所说的平均值）：

x1[i/2][j/2] = (x[i][j] + x[i+1][j] + x[i][j+1] + x[i+1][j+1]) / 4;

我相信答案（双边很好）可以通过亮度量化（从 1 位黑白或真彩色）来平衡，并且您的图像非常小，因此标准统计数据不适用于此处。

像素的平均值通常不是整数，最后会被四舍五入。如果您坚持使用块，我建议取四个值的中位数：去掉四个中的 the和 the ，并取“最近”整数（或者取决于您是否想要更暗或更亮的图标)，以及 剩余两个像素的平均值的或。我希望这可以限制在这种尺寸下可能没有用的“中间亮度边界”，并避免低量化图像上的灰色。我会通过“复制”角值来处理角（以限制在边界发生难看颜色变化的机会）：你会得到$4$$2\times2$minmaxceilfloorminmax$5$像素值，然后标准中位数将是一个整数。

更复杂的处理可能会求助于平均块，10 个周围像素的权重较低。$4\times 4$

当然，效果取决于图像的形态：它是平坦的、平滑变化的还是随机的？

老实说，我怀疑这个提议不会显着改变标准显示器上的结果。

我也推荐双线性。

请注意，大多数图像编辑应用程序的默认设置是双三次插值。

双三次对大范围的缩放有意义：上/下，照片/矢量（比较在这里）。但是当按 2 的幂按比例缩小时，双线性会导致更少的失真。

在这张图片中，我使用 ImageMagick-scale选项中的双线性采样调整了“R”字符的一部分。（在这种情况下，原始图像大 2 次方，所以我们取平均值。）

这是使用 GIMP 的“立方”选项的双三次缩放。请注意如何引入了一些额外的明亮和黑暗“振铃”像素，这使得边缘看起来更清晰，但在仔细检查下看起来也有点脏。

使用 ImageMagick 的-geometryor-resize选项进行缩放时，效果会更加强烈。