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图像缩小算法

发布时间: 2023-08-31 04:15:46

1. 照片文件太大,如何缩小尺寸

这个很容易实现啊,比如用这个在线图片压缩工具,想把图片文件的大小减到多少都行,直接设置一下数值,马上瞬间就能完成了。在线智能压缩图片大小,图片降低像素,PNG|JPG大图缩小

▼ 在线一键压缩图片步骤:

一、首先点击加号添加需要压缩的图片。目前已知支持对jpg、png等多种常见的图片格式进行压缩,如果上传图片并压缩成功,则代表支持该图片格式。
二、可以自行修改图片需要被压缩到的最大宽高尺寸,默认为图片原始的宽高尺寸,且宽高比例是自动锁定的。
三、必须设置图片被压缩后,期望输出的图片文件的最大占用空间。(必填项)
四、选择图片生成的算法。默认为混合优先算法,绝大多数情况下使用默认算法即可。
五、压缩的设定值不能小于1Kb,但图片压缩的最终效果可以小于1Kb。

2. 数字图像处理 图像缩放以及旋转的算法代码

clearall;
I=imread('lena.bmp');
figure;imshow(I);title('原图像');
[m,n]=size(I);

%%%缩小临近法
M=0.5;%放大倍数

%新的图像大小
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('缩小图像');

%%%放大双线性插值法
I2=double(I);
N=1.5;%放大倍数
%新的图像大小
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('放大图像');

%%%%%旋转
R=45*pi/180;%旋转角度
I=double(I);
%新图像大小
m2=ceil(m*cos(R)+n*sin(R));
n2=ceil(m*sin(R)+n*cos(R));

u0=m*sin(R);%平移量

%变换矩阵
T=[cos(R),sin(R);-sin(R),cos(R)];
L=zeros(m2,n2);
foru=1:n2
forv=1:m2
%新图像坐标变换到原图像坐标x和y中
temp=T*([u;v]-[u0;0]);
x=temp(1);
y=temp(2);
ifx>=1&x<=m&y>=1&y<=n%若变换出的x和y在原图像范围内
x_low=floor(x);
x_up=ceil(x);
y_low=floor(y);
y_up=ceil(y);

%双线性插值,p1到p4是(x,y)周围的四个点
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编写一个双线性插值的算法,用来放大缩小图象

%% 4.图像的缩放

% 思路:双线性插值
kV = 0.5; % 垂直缩放系数
kH = 0.5; % 水平缩放系数

% 读入图像
I = imread('D:\lena.bmp'); % 注意修改文件路径
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]; % 变换矩阵

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));
% 边界处理
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
% 四个邻点
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))];
% 计算临近四个点的权重
w1 = (1-X)*(1-Y);
w2 = X*(1-Y);
w3 = (1-X)*Y;
w4 = X*Y;
% 按权重进行双线性插值
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('原图')
figure, imshow(uint8(OI)), title('缩放后')

4. 如何用MATLAB对图片进行缩放

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件培改中在数值计算方面首屈一指。无论是做项目还是写论文,我们都会遇到把Matlab画配拆判的图形(默认为matlab自带的图像格式.fig)转换为其他格式并导出的问题。

用的最多的图片格式是eps格式(用latex编辑时用)和jpg(用word编辑时用)。御陵下面以matlab 2011b为例介绍多种缩放方法。

5. 图像缩放的缩放算法

假设源图像如下图所示:
要将该图像放大两倍,可以有很多种算法,最简单的方法为邻域插值,即将每一个原像素原封不动地复制映射到扩展后对应四个像素中:
这种方法在放大图像的同时保留了所有的原图像的所搜漏凳有信息,但是会产生锯齿现象。
双线性插值的效果对于放大的图像而言较领域插值来得平滑,但是却使得图像变得模糊而且仍然会有一部分锯齿现象。
双三次插值更好比双线性插值更好世旅。
对于低分辨率或颜色很少的(通常是从2到256色)图像的放大问题,效果最好的算法是hq2x算法或类似的缩放算法。这些算法将会产生锐边并保留大量的细节,其效果如下:
对于照片(以及有许多色阶的光栅图像)的缩放算法可以参看一种搜薯被称为超采样(supersampling)的反锯齿算法。

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