圖像縮小演算法
1. 照片文件太大,如何縮小尺寸
這個很容易實現啊，比如用這個在線圖片壓縮工具，想把圖片文件的大小減到多少都行，直接設置一下數值，馬上瞬間就能完成了。在線智能壓縮圖片大小,圖片降低像素,PNG|JPG大圖縮小
▼ 在線一鍵壓縮圖片步驟：
一、首先點擊加號添加需要壓縮的圖片。目前已知支持對jpg、png等多種常見的圖片格式進行壓縮，如果上傳圖片並壓縮成功，則代表支持該圖片格式。
二、可以自行修改圖片需要被壓縮到的最大寬高尺寸，默認為圖片原始的寬高尺寸，且寬高比例是自動鎖定的。
三、必須設置圖片被壓縮後，期望輸出的圖片文件的最大佔用空間。(必填項)
四、選擇圖片生成的演算法。默認為混合優先演算法，絕大多數情況下使用默認演算法即可。
五、壓縮的設定值不能小於1Kb，但圖片壓縮的最終效果可以小於1Kb。
2. 數字圖像處理 圖像縮放以及旋轉的演算法代碼
clearall;
I=imread('lena.bmp');
figure;imshow(I);title('原圖像');
[m,n]=size(I);
%%%縮小臨近法
M=0.5;%放大倍數
%新的圖像大小
m1=m*M;n1=n*M;
%****************************************************
fori=1:m1
forj=1:n1;
J(i,j)=I(round(i/M),round(j/M));
end
end
%*****************************************************
figure;imshow(J);title('縮小圖像');
%%%放大雙線性插值法
I2=double(I);
N=1.5;%放大倍數
%新的圖像大小
m2=m*N;n2=n*N;
J2=zeros(m2,n2);
fori=1:m2
forj=1:n2
x=i/N;
y=j/N;
u=floor(x);
v=floor(y);
a=x-u;
b=y-v;
ifu+2<=m&v+2<=n
J2(i,j)=I2(u+1,v+1)*(1-a)*(1-b)+I2(u+2,v+1)*a*(1-b)+I2(u+1,v+2)*(1-a)*b+I2(u+2,v+2)*a*b;
end
end
end
J2=uint8(J2);
figure;imshow(J2);title('放大圖像');
%%%%%旋轉
R=45*pi/180;%旋轉角度
I=double(I);
%新圖像大小
m2=ceil(m*cos(R)+n*sin(R));
n2=ceil(m*sin(R)+n*cos(R));
u0=m*sin(R);%平移量
%變換矩陣
T=[cos(R),sin(R);-sin(R),cos(R)];
L=zeros(m2,n2);
foru=1:n2
forv=1:m2
%新圖像坐標變換到原圖像坐標x和y中
temp=T*([u;v]-[u0;0]);
x=temp(1);
y=temp(2);
ifx>=1&x<=m&y>=1&y<=n%若變換出的x和y在原圖像范圍內
x_low=floor(x);
x_up=ceil(x);
y_low=floor(y);
y_up=ceil(y);
%雙線性插值，p1到p4是（x,y）周圍的四個點
p1=I(x_low,y_low);
p2=I(x_up,y_low);
p3=I(x_low,y_low);
p4=I(x_up,y_up);
s=x-x_low;
t=y-y_low;
L(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;
end
end
end
L=uint8(L);
figure;imshow(L);
3. 如何用MATLAB編寫一個雙線性插值的演算法,用來放大縮小圖象
%% 4.圖像的縮放
% 思路：雙線性插值
kV = 0.5; % 垂直縮放系數
kH = 0.5; % 水平縮放系數
% 讀入圖像
I = imread('D:\lena.bmp'); % 注意修改文件路徑
II = double(I);
[m, n, r]=size(II);
OI=zeros(m*kV,n*kH, r);
rot=[kV 0 0;0 kH 0;0 0 1]; % 變換矩陣
for k=1:r
for i=1:m*kV
for j=1:n*kH
pix=[i j 1]/rot;
Y =pix(1)-floor(pix(1));
X =pix(2)-floor(pix(2));
% 邊界處理
if pix(1) < 1
pix(1) = 1;
end
if pix(1) > m
pix(1) = m;
end
if pix(2) < 1
pix(2) = 1;
end
if pix(2) > n
pix(2) =n;
end
% 四個鄰點
pix1 = [floor(pix(1))floor(pix(2))];
pix2 = [floor(pix(1))ceil(pix(2))];
pix3 = [ceil(pix(1))floor(pix(2))];
pix4 = [ceil(pix(1))ceil(pix(2))];
% 計算臨近四個點的權重
w1 = (1-X)*(1-Y);
w2 = X*(1-Y);
w3 = (1-X)*Y;
w4 = X*Y;
% 按權重進行雙線性插值
OI(i,j,k)=...
w1*II(pix1(1),pix1(2),k)+ ...
w2*II(pix2(1),pix2(2),k)+ ...
w3*II(pix3(1),pix3(2),k)+ ...
w4*II(pix4(1),pix4(2),k);
end
end
end
figure, imshow(uint8(II)), title('原圖')
figure, imshow(uint8(OI)), title('縮放後')
4. 如何用MATLAB對圖片進行縮放
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。
MATLAB和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟體。它在數學類科技應用軟體培改中在數值計算方面首屈一指。無論是做項目還是寫論文，我們都會遇到把Matlab畫配拆判的圖形(默認為matlab自帶的圖像格式.fig)轉換為其他格式並導出的問題。
用的最多的圖片格式是eps格式(用latex編輯時用)和jpg（用word編輯時用）。御陵下面以matlab 2011b為例介紹多種縮放方法。
5. 圖像縮放的縮放演算法
假設源圖像如下圖所示：
要將該圖像放大兩倍，可以有很多種演算法，最簡單的方法為鄰域插值，即將每一個原像素原封不動地復制映射到擴展後對應四個像素中：
這種方法在放大圖像的同時保留了所有的原圖像的所搜漏凳有信息，但是會產生鋸齒現象。
雙線性插值的效果對於放大的圖像而言較領域插值來得平滑，但是卻使得圖像變得模糊而且仍然會有一部分鋸齒現象。
雙三次插值更好比雙線性插值更好世旅。
對於低解析度或顏色很少的（通常是從2到256色）圖像的放大問題，效果最好的演算法是hq2x演算法或類似的縮放演算法。這些演算法將會產生銳邊並保留大量的細節，其效果如下：
對於照片（以及有許多色階的光柵圖像）的縮放演算法可以參看一種搜薯被稱為超采樣（supersampling）的反鋸齒演算法。