圖像縮小及放大演算法

① 如何將圖片按比例縮放

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，比如你直接設置一下壓縮數值到600kb，馬上瞬間就能把圖片的文件大小壓縮到600kb搞定，你設定壓縮到多少kb，他壓縮完輸出的圖片就是多少kb，圖片也是等比例的縮小的，方便得很。在線智能圖片壓縮,壓縮圖片體積大小,PNG|JPG大圖縮小

在線圖片智能壓縮使用步驟：

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 圖片縮放比例怎麼算

圖片寬＞高，容器寬=高；所以等比例縮放的話，只要圖片寬縮小到200，圖片高自然能完全放得進容器。
比例的話這樣算：
容器寬：圖片寬=1：xx，
所以xx=圖片寬*1/容器寬，
代入數據xx=1460*1/200=7.3。

③ 圖像縮放的過程是什麼

圖像縮放的過程非常復雜，簡單來說，大致過程是這樣的：首先根據輸入模式檢測電路得到的輸入信號的信息，計算出水平和垂直兩個方向的像素校正比例；然後，對輸入的信號採取插入或抽取技術，在幀存儲器的配合下，用可編程演算法計算出插入或抽取的像素，再插入新像素或抽取原圖像中的像素，使之達到要求。

④ 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);

⑤ 怎麼把圖片縮小到指定大小

工具：photoshop軟體。

1、打開電腦，打開電腦上的photoshop軟體。

⑥ 如何縮小圖片尺寸，又保持清晰度不變

圖片無損放大的方法可以讓圖片不失真保持清晰度：

下載工具軟體：優速圖片無損放大器

第一步，下載無損放大器後安裝打開，如下圖所示點擊此處，將需要放大的圖片添加到軟體中，可以多添加幾張一起無損放大哦！

⑦ 圖像縮放的放大演算法

圖像放大幾乎都是採用內插值方法，即在原有圖像像素的基礎上在像素點之間採用合適的插值演算法插入新的元素。 對插值演算法分類比較混亂，各人有各人的分類演算法。文獻《圖像插值技術綜述》 中簡略的將插值演算法分為傳統插值、 基於邊緣的插值和基於區域的插值3類，作為初學者入門明晰插值演算法還是有幫助。
1.傳統差值原理和評價
在傳統圖像插值演算法中，鄰插值較簡單，容易實現，早期的時候應用比較普遍。但是，該方法會在新圖像中產生明顯的鋸齒邊緣和馬賽克現象。雙線性插值法具有平滑功能，能有效地克服鄰法的不足，但會退化圖像的高頻部分，使圖像細節變模糊。在放大倍數比較高時，高階插值，如雙三次和三次樣條插值等比低階插值效果好。這些插值演算法可以使插值生成的像素灰度值延續原圖像灰度變化的連續性，從而使放大圖像濃淡變化自然平滑。但是在圖像中，有些像素與相鄰像素間灰度值存在突變，即存在灰度不連續性。這些具有灰度值突變的像素就是圖像中描述對象的輪廓或紋理圖像的邊緣像素。在圖像放大中，對這些具有不連續灰度特性的像素，如果採用常規的插值演算法生成新增加的像素，勢必會使放大圖像的輪廓和紋理模糊，降低圖像質量。
2.基於邊緣的圖像插值演算法
為了克服傳統方法的不足， 提出了許多邊緣保護的插值方法，對插值圖像的邊緣有一定的增強， 使得圖像的視覺效果更好， 邊緣保護的插值方法可以分為兩類： 基於原始低分辨圖像邊緣的方法和基於插值後高解析度圖像邊緣的方法。基於原始低解析度圖像邊緣的方法:( 1)首先檢測低解析度圖像的邊緣， 然後根據檢測的邊緣將像素分類處理， 對於平坦區域的像素，採用傳統方法插值；對於邊緣區域的像素， 設計特殊插值方法， 以達到保持邊緣細節的目的。(2)基於插值後高解析度圖像邊緣的方法這類插值方法:首先採用傳統方法插值低解析度圖像，然後檢測高解析度圖像的邊緣，最後對邊緣及附近像素進行特殊處理， 以去除模糊， 增強圖像的邊緣。
3.基於區域的圖像插值演算法
首先將原始低解析度圖像分割成不同區域，然後將插值點映射到低解析度圖像， 判斷其所屬區域， 最後根據插值點的鄰域像素設計不同的插值公式， 計算插值點的值。 上述文獻所闡述的分類方法可以參考，但文獻闡述的方法過於狹隘，都是在線性方法上的基礎做改良。偏微分方程插值(PDE),分形，小波逆向插值這三種也是插值演算法的主流之一。小波與分形演算法計算復雜度高，效果較好，小波邊緣處理最好，分形次之。
小波插值充分利用 了圖像奇異特徵沿小波分解尺 度的傳播性 ， 能夠更准確地重建出高解析度圖像細節。 但由於小波系數奇異值 的定位涉及精確復雜的邊緣檢 測且小波系數很難跨 尺度對准， 使得演算法實現十分復雜。基於小波插值 的演算法主要有兩種， 分別為子帶插值 和極值外推插值。小波變換本質上是用小波函數作為
帶通濾波器進行濾波， 將原始信號分解為一系列頻帶上 的信號由小波函數簇定義小波變換為： 小波插值公式1。
而小波逆變換則是從分解到各頻帶 的信號進行原
始信號的重構 ：小波插值公式2
小波插值公式3：推廣出二維離散小波變換， 對數字圖像進行重構和插值。 如果圖像 是空問頻率有限的二維信號， 對圖像進行相應頻窗的小 波反變換得到的圖像就可認為是對該圖像的插值。
分形圖像是一種具有復雜幾何形狀,不規則的圖像 ,但其內部基本特徵是自相似性 ,它反映了局部與局部 ,局部與整體在形態、 功能、 時空等方面具有統計意義的相似性.提高圖像解析度的簡單有效的方法是進行內插 ,但經通常的內插後 ,圖像的紋理特徵會有損失 ,利用分形插值方法可以生成高解析度的圖像 ,而且能保持原來圖像的紋理特徵.

⑧ 實現圖像的放大、縮小功能用MFC、VC++

SetMapMode對點陣圖無效。

StretchBlt使用簡單，類似傻瓜相機。但，一般涉及圖像顯示的軟體不會用這個函數，這個函數色彩失真相當厲害。自己做好程序可以看下，一副精美的點陣圖用WINDOWS自帶顯示程序顯示後，再自己運行一下帶StretchBlt的點陣圖，兩幅點陣圖盡可能縮小後，差距明顯出來了。
WINDOWS自帶顯示程序對點陣圖進過處理的顯示效果很好，StretchBlt可能考慮了API的效率，對點陣圖處理較粗糙。盡管在調用StretchBlt前可以先調用SetStretchBltMode(COLORONCOLOR)可以明顯改善視覺效果，但還是不盡如人意。
一般使用的圖片處理演算法有線性插值演算法如bilinear大家都知道。好的顯示效果付出的代價是圖形處理速度變慢。

GDI+具有強大的圖形處理能力，上手有點不容易。

⑨ ps縮放或放大圖像有哪幾種方法

縮放工具的快捷鍵為「Z」，此外「Ctrl＋空格鍵」為放大工具，「Alt＋空格鍵」為縮小工具，但是要配合滑鼠點擊才可以縮放；相同按Ctrl+「+」鍵以及「－」鍵分別也可為放大和縮小圖像；Ctrl+Alt+「+」和Ctrl+Alt+「－」
可以自動調整窗口以滿屏縮放顯示，使用此工具你就可以無論圖片以多少百份比來顯示的情況下都能全屏瀏覽！如果想要在使用縮放工具時按圖片的大小自動調整窗口，可以在縮放工具的屬性條中點擊「滿畫布顯示」選項。