이미지를 다운 샘플링하기위한 알고리즘?


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쌍 입방 샘플링은 이미지를 업 샘플링하고 더 크게 만드는 데 매우 좋지만 다운 샘플링에도 적합합니까? 더 나은 선택이 있습니까?


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Inner Product 의이 두 가지 오래된 기사 에서는 밉맵 생성 필터에 대해 설명합니다. Link1 , link2 .
glampert

답변:


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Sean과 내가 stb_image_resize를 작성할 때 우리는 다운 사이징을 위해 Mitchell을 선택했습니다. Mitchell은 Cubic과 유사합니다 . Mitchell Netravali 1988 의 큐빅 클래스의 샘플링 필터에 대해 읽을 수 있습니다 . 그들은 모두 매우 비슷하며 매우 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.

Sean과 나는 왜 Mitchell과 함께 가기로 결정했는지에 대한 기록을 찾을 수 없지만 메모리가 제공되면 많은 이미지를 리샘플링하고 가장 잘 보이는 알고리즘을 사용했습니다. 권위있는 필터 나 최상의 필터가 있다고 말하고 싶지는 않지만 데이터에 가장 적합한 필터를 사용해야합니다.

편집 : joojaa가 말했듯이, 창문이있는 sinc 필터도 저렴하지는 않지만 좋습니다. 여기에서 몇 가지 구현을 찾을 수 있습니다 .


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권위있는 최고의 필터, 무한 넓은 sinc 필터가 있습니다. 그것을 사용할 수는 없습니다. 그때까지 lanczos windowed sinc는 michell의 좋은 대안입니다
joojaa


입방 형 또는 랑 조스 필터를 사용하는 경우, 그 녀석은 축소와 마찬가지로 확장도 동일하게 작동합니까?
Alan Wolfe

나는 lanczos를 시도하지 않았으므로 말할 수 없습니다. 업 스케일링을 위해 catmull-rom을 선택했는데, 이는 큐빅이며 잘 작동했습니다.
Jorge Rodriguez
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