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使用哪种算法将 32 位 RGB 图像按比例缩小到自定义分辨率?算法应该平均像素。

例如,如果我有 100x100 图像并且我想要大小为 20x50 的新图像。第一个源行的前五个像素的平均值将给出 dest 的第一个像素,第一个源列的前两个像素的平均值将给出第一个 dest 列的像素。

目前我所做的是首先缩小 X 分辨率,然后缩小 Y 分辨率。在这种方法中我需要一个临时缓冲区。

有没有你知道的优化方法?

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7 回答 7

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您正在寻找的术语是“重采样”。在您的情况下,您需要图像重采样。您似乎已经在进行线性插值,这应该是最快的。这里有 6 种基本算法。如果您真的想深入研究该主题,请查看“重采样内核”。

于 2009-11-13T15:01:30.107 回答
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在完成标准 C 优化(指针算术、定点数学等)之后,还有一些更聪明的优化。(非常)很久以前,我看到了一个缩放器实现,它首先缩放了 X 方向。在写出水平缩放图像的过程中,它在内存中将图像旋转了90度。这样做是为了在读取 Y 方向刻度时,内存中的数据会更好地与缓存对齐。

这种技术在很大程度上取决于它将运行的处理器。

于 2009-11-14T18:23:18.080 回答
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您忘记提及问题中最重要的方面:您对质量的关心程度。如果您不关心源像素的值是如何被粉碎在一起以创建目标像素的,那么最快的是(至少在几乎所有情况下)产生最差质量的像素。

如果您想用“仍然产生非常好的质量的最快算法”来回应,那么您基本上已经涵盖了仅处理图像采样/调整大小的整个算法领域。

您已经概述了您对该算法的初步想法:

第一个源行的前五个像素的平均值将给出目标的第一个像素,

计算源像素上每个通道的平均值可能被视为微不足道,您是否正在寻找执行此操作的示例代码?

或者您是否正在寻找某人以更快的速度挑战您的算法初稿?

于 2009-11-13T13:42:59.750 回答
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这会平均适当的像素。

 w_ratio = src.w / dest.w
 h_ratio = src.h / dest.h

 dest[x,y] = 
    AVG( src[x * w_ratio + xi, y * h_ratio + yi] ) 
      where
           xi in range (0, w_ratio - 1), inc by 1
           yi in range (0, h_ratio - 1), inc by 1

对于边界条件,做一个单独的循环(没有 if 循环)。

这是一个更像 C 的代码:

src 和 dest 是位图:
* 属性 src[x,y] 表示像素
* 属性 src.w 表示宽度
* 属性 src.h 表示高度

像素已定义为

添加

p1 = p1 + p2     
is same as
p1.r = p1.r + p2.r
p1.g = p1.g + p2.g
...

分配

p1 = p1 / c
p1.r = p1.r / c
p1.g = p1.g / c

用常数 0 评估

p1 = 0
p1.r = 0
p1.g = 0
...

为简单起见,我不会考虑像素分量整数溢出时的问题......

float w_ratio = src.w / dest.w;
float h_ratio = src.h / dest.h;
int w_ratio_i = floor(w_ratio);
int h_ratio_i = floor(h_ratio);

wxh = w_ratio*h_ratio;

for (y = 0; y < dest.w; y++)
for (x = 0; x < dest.h; x++){
    pixel temp = 0;     

    int srcx, srcy;
    // we have to use here the floating point value w_ratio, h_ratio
    // otherwise towards the end it can get a little wrong
    // this multiplication can be optimized similarly to Bresenham's line
    srcx = floor(x * w_ratio);
    srcy = floor(y * h_ratio);

    // here we use floored value otherwise it might overflow src bitmap
    for(yi = 0; yi < h_ratio_i; yi++)
    for(xi = 0; xi < w_ratio_i; xi++)
            temp += src[srcx + xi, srcy + yi];
    dest[x,y] = temp / wxh;
}

Bresenham 的线优化

于 2009-11-13T14:47:26.033 回答
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如果您正在寻找冗长的解释,我发现这篇文章很有帮助。另一方面,如果你更多地处理数学公式,这里解释了一种快速图像缩小的方法

于 2009-11-13T13:30:11.763 回答
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这确实是速度/质量的权衡。

首先,你是正确的,做一个维度然后另一个维度比它必须要慢。太多的内存读写。

您最大的选择是是否支持小数像素。您的示例是 100x100 到 20x50。所以 10 像素映射到 1。如果你要从 100x100 到 21x49 怎么办?您是否愿意在源像素边界处进行操作,或者您是否想要将小数像素拉入?你会为 100x100 到 99x99 做什么?

您必须先告诉我们您愿意接受什么,然后我们才能说出什么是最快的。

并告诉我们收缩的可能极端情况。源和目的地之间的差异可能有多少个数量级?在某些时候,对源内的代表性像素进行采样不会比平均所有像素差多少。但是你必须小心选择有代表性的像素,否则你会得到许多常见模式的混叠。

于 2009-11-14T18:24:09.747 回答
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你正在做的是优化的方法。唯一更快的称为最近邻,您只需抓住范围的中间像素而不尝试平均它们中的任何一个。如果原始图像中有任何细节,则质量会明显变差,尽管如果原始图像很简单,这可能是可以接受的。

于 2009-11-13T13:50:24.747 回答