Алгоритм отбраковки пикселей в графическом представлении данных?

Question

Я пишу виджет wxpython, который показывает состояние нескольких объектов с течением времени (х циклов).Прямо сейчас у меня это работает с 1 пикселем / цикл и увеличивая и уменьшая до 1: 1;но я хотел бы позволить уменьшить масштаб.Я хотел посмотреть, есть ли какие-либо алгоритмы перехода к разбивке / объединению данных, прежде чем я начал использовать свои собственные, используя только свою слабую эвристику.Есть ли такой алгоритм, или я должен просто начать кодировать свое собственное решение?

Answer 1

Многое зависит от того, какой тип изображений вы изменяете. См. миф о бесконечной детализации: билинейный или бикубический и лучшее изменение размера изображения с помощью нашего собственного Джеффа! Там вы можете сравнить результаты наивного ближайшего соседа, билинейная фильтрация , бикубическая фильтрация , бикубическая резкость и подлинные фракталы .

Вывод Джеффа:

Уменьшение изображений абсолютно безопасно и рациональная эксплуатация. Ты просто снижение точности и разрешения отбрасывать информацию. Сделать изображение так мало, как вы хотите, и у вас есть полная верность - в границах от количества пикселей у вас а> светло Вы получите хорошие результаты нет Неважно, какой алгоритм вы выберете. (Ну, если вы не выберете Неф Пиксель Изменить размер или ближайший сосед алгоритмы.)

Увеличение изображений рискованно. За определенный момент, увеличение изображения является поручение дурака; ты не можешь волшебным образом s> синтезировать бесконечное количество новых пикселей из воздуха. А также интерполированные пиксели никогда не так хороши как реальные пиксели. Вот почему это больше чем немного искусственно, чтобы увеличить 512x512 Лена изображение на 500%. Было бы умнее, чтобы найти более высокое разрешение Сканирование или изображение того, что вам нужно * чем было бы увеличить его в программное обеспечение.

Но когда вы не можете избежать увеличения изображение, это когда стоит знать компромиссы между бикубической, билинейной, и более продвинутые алгоритмы изменения размера. По крайней мере, вооружиться достаточно знание, чтобы выбрать лучшее из плохого варианты у вас есть.