图像缩放怎样让边缘平滑如Photoshop？

dingxiaoying 2008-07-08 05:54:35

photoshop图像缩放的三种算法中，双线性和双立方算法使图像放大很多倍后边缘还是很平滑，它应该处理了边缘，不知道怎么处理的，请处理过边缘的指点一二！

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Bill1212 2008-08-19

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可能是做了低通滤波

luckydog73 2008-08-06

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图像插值关键是边缘的保持，看看放大的效果
看看我做的效果：
下图是一个256*256的图

下图是放大8倍后的（点击放大）：

blueice33303 2008-07-31

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学习下,这方面没接触过.

熊孩子开学喽 2008-07-28

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[Quote=引用楼主 dingxiaoying 的帖子:]
photoshop图像缩放的三种算法中，双线性和双立方算法使图像放大很多倍后边缘还是很平滑，它应该处理了边缘，不知道怎么处理的，请处理过边缘的指点一二！
[/Quote]
楼主自己没有实现过吧?所以才有这样的问题.
尝试着写一个,或者仔细研究一下算法就会发现你担心的问题根本不会出现的

gamedragon 2008-07-21

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这个处理是针对位图的，跟反锯齿没有关系。

youxia000 2008-07-21

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图像就是 2，3次的插值

反锯齿是图形学的，用的是生成大图片在缩小到适用大小

youwill 2008-07-20

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只是插值还不够，还要反鋸齒，
http://msdn.microsoft.com/zh-tw/library/9t6sa8s9(VS.80).aspx

gamedragon 2008-07-19

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线性插值，就是如果放大的时候要在a1和a2之间插一个（或几个）新值，那么a=a1*r+a2*(1-r) 0<r<1。
所谓双线性，就是在x方向和y方向都做线性插值。

立方就是把这个公式换成3次多项式，会得到更平滑的效果。

QT作业，图片视频处理（包含滤波，二值，边缘检测，视频播放等功能）1、有菜单、工具条，支持快捷键； 2、通过文件对话框打开需要访问的图片(支持单选和多选功能)； 3、打开的图片可以在该软件中央显示； 4、含有对图像进行灰度化、二值化、3×3均值滤波、伽马变换、边缘检测等功能(其他功能可以自己设计)； 5、软件支持中文、英文两种语言，用户可自由切换，设计并美化用户界面； 6、可执行文件需要有自己定义的名称、自己设计的图标(借助美图秀秀、Photoshop等)、标题含有自己的学号和姓名； 7、需利用消息提示对话框，并含有“关于本软件对话框”，消息对话框图标要求自己定制； 8、软件可以分别在Windows、Linux或Mac系统上运行，其中Linux系统基于虚拟机即可； 9、软件现场演示\验收； 10、带有视频图像处理功能(选做题20%)：可以对每帧视频帧进行如平滑、灰度化、二值化、边缘检测、缩放、局部马赛克等操作；

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等。

1、锐化 psdr5插件图像锐化与强大的智能锐化选项，保护边缘。 2、眼睛和牙齿增强虹膜，白人和牙齿美白使用画笔在几秒钟内。 3、“卸妆” 从各种斑点，污垢，化妆品脱落，甚至面部毛发清洁皮肤的伟大工具！这样可以节省你用愈合刷这样做的时间。 4、低频绘画是一个工具，它让你颜料和画笔工具在图像不失纹理。 5、填充和盖印合并选择leayer和下层的副本，填充层为黑色颜色，和双联显示，让你看到和工作在同一个文档在不同的缩放级别。 6、皮肤平滑工具 “局部更平滑”和“表面更平滑”，还有2种工具可以让您更加轻松地控制各种皮肤问题。您可以使用纹理和平滑半径，阈值和强度滑块精确设置平滑皮肤的方式和数量。 7、低频模糊：听起来太技术性的，但实际上它是一个易于使用的工具，允许你光滑的皮肤，同时保留纹理，都在你的控制下通过滚动滑块。 8、完美磨皮：自动柔滑肌肤，消除皮肤瑕疵，同时保持看起来更自然，是什么使得它成为一个完美的工具，快速，微妙的皮肤修饰。批处理功能使它更快。

第1章 Visual C++与数字图像处理 1 1.1 数字图像处理概述 2 1.1.1 图像与数字图像 2 1.1.2 数字图像处理研究的内容 4 1.1.3 数字图像处理的应用 6 1.2 Visual C++概述 8 1.2.1 C++语言简介 8 1.2.2 Visual C++简介 16 1.2.3 Visual C++ 2005 集成开发环境 19 1.3 在Visual C++中处理数字图像 22 1.3.1 位图和调色板 22 1.3.2 图形设备接口 23 1.3.3 OpenCV 26 1.4 本章小结 26 第2章 Visual C++ 2005基础知识 27 2.1 利用向导生成应用程序 28 2.1.1 创建新项目 28 2.1.2 编译并运行工程 35 2.2 添加资源 36 2.2.1 新建资源 36 2.2.2 导入资源 38 2.3 MFC编程基础 38 2.3.1 MFC应用程序框架 39 2.3.2 Windows消息和事件驱动 40 2.3.3 常用消息 41 2.3.4 MFC的消息映射 42 2.4 消息与事件响应 44 2.4.1 添加类 44 2.4.2 添加类成员 45 2.4.3 添加消息响应 46 2.4.4 添加事件 47 2.4.5 添加函数重写 48 2.4.6 手动添加消息响应 50 2.5 对话框的使用 51 2.5.1 创建并编辑对话框资源 51 2.5.2 模式对话框和无模式对话框 55 2.5.3 消息对话框 57 2.5.4 共用对话框 59 2.6 常用控件的使用 64 2.6.1 按钮类控件 64 2.6.2 文本框 67 2.6.3 列表框 70 2.6.4 组合框 74 2.6.5 静态类控件 76 2.7 菜单栏和工具栏 77 2.7.1 菜单栏的使用 77 2.7.2 工具栏的使用 83 2.8 本章实例：简单的画图程序 87 2.8.1 实例预览 88 2.8.2 概要设计 88 2.8.3 完成实例编码 91 2.9 本章小结 98 第3章认识色彩空间 99 3.1 颜色的基本知识 100 3.1.1 颜色的定义 100 3.1.2 颜色的属性 102 3.2 常用色彩空间简介 103 3.2.1 RGB颜色空间 103 3.2.2 CMY/CMYK颜色空间 105 3.2.3 HSV/HSB（HSI/HCI/HSL）颜色空间 106 3.2.4 CIE系列颜色空间 109 3.2.5 YUV/YCbCr颜色空间 111 3.3 色彩空间的转换方法 112 3.3.1 RGB转换到HSV的方法 113 3.3.2 RGB转换到HSI的方法 114 3.3.3 RGB转换到YUV的方法 115 3.3.4 RGB转换到YCbCr的方法 116 3.4 本章实例：Photoshop 色彩编辑器 118 3.4.1 需求分析 118 3.4.2 概要设计 119 3.4.3 完成实例编码 121 3.5 本章小结 130 第4章图像文件格式 131 4.1 图像文件概述 132 4.1.1 图像文件 132 4.1.2 图像文件的一般结构 132 4.1.3 图像文件的常用参数 133 4.2 BMP文件格式 134 4.2.1 文件结构 135 4.2.2 文件头和信息头 135 4.2.3 主要参数 136 4.3 GIF文件格式 136 4.3.1 GIF格式简介 137 4.3.2 GIF文件结构 137 4.3.3 GIF文件块的结构 138 4.4 PNG文件格式 142 4.4.1 PNG格式简介 142 4.4.2 PNG文件结构 143 4.4.3 PNG中的关键数据块 144 4.5 图像的压缩编码 146 4.5.1 Huffman编码 147 4.5.2 LZW编码 148 4.5.3 行程编码 151 4.5.4 离散余弦变换 151 4.6 JPEG文件格式 153 4.6.1 JPEG文件概述 153 4.6.2 JPEG编码/解码的理论基础 153 4.6.3 JPEG文件的格式 160 4.7 本章实例：JPEG解码程序 163 4.7.1 概要设计 163 4.7.2 完成实例编码 169 4.8 本章小结 188 第5章使用DIB处理数字图像 189 5.1 设备相关位图和设备无关位图 190 5.1.1 设备相关位图（DDB） 190 5.1.2 设备无关位图（DIB） 190 5.2 CBitmap类 190 5.2.1 创建DDB 191 5.2.2 CBitmap中的成员函数 193 5.2.3 应用DDB显示图像 193 5.2.4 应用DDB显示大图像 195 5.3 进一步了解DIB 203 5.3.1 DIB的结构 203 5.3.2 DIB信息段 203 5.3.3 位图数据 205 5.3.4 与DIB有关的函数 206 5.4 本章实例：DIB类的封装 208 5.4.1 设计 208 5.4.2 构造函数 210 5.4.3 DIB位图的显示 214 5.4.4 BMP文件的存储 215 5.5 本章小结 216 第6章使用GDI+处理数字图像 217 6.1 GDI+简介 218 6.1.1 GDI+概述 218 6.1.2 GDI+的结构 218 6.2 在Visual C++中应用GDI+ 219 6.2.1 GDI+ 在Visual C++ 2005 中的配置方法 219 6.2.2 在Visual 6.0中使用GDI+ 221 6.3 GDI+基础 222 6.3.1 Graphics类 222 6.3.2 GDI+的基本数据类型 225 6.3.3 GDI+中的颜色 226 6.4 GDI+处理图像的基本方法 228 6.4.1 GDI+的图像类 228 6.4.2 创建图像对象 229 6.4.3 图像的显示和缩放 232 6.4.4 图像的基本处理方法 237 6.5 处理图像的色彩 244 6.5.1 ColorMatrix结构体 244 6.5.2 改变图像的透明度 245 6.5.3 将图像转换为灰度图 249 6.5.4 改变图像的亮度 251 6.5.5 改变图像的对比度 253 6.6 本章实例：播放GIF动画 255 6.6.1 播放原理分析 255 6.6.2 处理过程 256 6.6.3 具体实现 257 6.7 本章小结 260 第7章使用OpenCV处理数字图像 261 7.1 OpenCV简介 262 7.1.1 OpenCV概述 262 7.1.2 OpenCV的特点 263 7.1.3 OpenCV的命名规则 263 7.1.4 OpenCV的应用举例 264 7.2 OpenCV的安装与配置 266 7.2.1 OpenCV 在Visual C++ 6.0 下的安装与配置 266 7.2.2 OpenCV 在Visual C++ 2005 下的安装与配置 268 7.3 OpenCV的结构 271 7.3.1 OpenCV的体系结构 271 7.3.2 OpenCV的函数结构 271 7.3.3 OpenCV的功能结构 273 7.3.4 OpenCV的数据结构 274 7.4 本章实例：利用OpenCV 显示图像 275 7.4.1 图像文件的载入与显示 275 7.4.2 图像文件的创建、保存和复制 277 7.5 本章小结 282 第8章常见图像显示特效 283 8.1 显示特效概述 284 8.1.1 显示特效基础 284 8.1.2 显示特效过程 286 8.1.3 显示特效类 287 8.2 扫描显示特效 289 8.2.1 特效预览 289 8.2.2 基本原理和实现方法 289 8.2.3 编程实现 290 8.3 移动显示特效 292 8.3.1 特效预览 292 8.3.2 基本原理和实现方法 292 8.3.3 编程实现 293 8.4 百叶窗显示特效 295 8.4.1 特效预览 295 8.4.2 基本原理和实现方法 295 8.4.3 编程实现 297 8.5 栅条显示特效 298 8.5.1 特效预览 298 8.5.2 基本原理和实现方法 299 8.5.3 编程实现 300 8.6 马赛克显示特效 301 8.6.1 特效预览 301 8.6.2 基本原理和实现方法 302 8.6.3 编程实现 303 8.7 雨滴显示特效 304 8.7.1 特效预览 304 8.7.2 基本原理和实现方法 304 8.7.3 编程实现 305 8.8 本章实例：类似ACDSee 的图像浏览工具 306 8.8.1 实例预览 306 8.8.2 概要设计 307 8.8.3 完成实例编码 311 8.9 本章小结 324 第9章图像的点运算 325 9.1 灰度直方图 326 9.1.1 灰度直方图 326 9.1.2 基本原理 328 9.1.3 编程实现 328 9.2 灰度线性变换 338 9.2.1 基本原理 338 9.2.2 编程实现 341 9.3 灰度非线性变换 344 9.3.1 灰度对数变换 344 9.3.2 灰度幂次变换 350 9.3.3 灰度指数变换 353 9.4 灰度阈值变换 354 9.4.1 基本原理 355 9.4.2 编程实现 355 9.5 灰度拉伸 357 9.5.1 基本原理 358 9.5.2 编程实现 360 9.6 灰度均衡 364 9.6.1 基本原理 364 9.6.2 编程实现 365 9.7 本章小结 366 第10章对图像进行几何变换 367 10.1 图像几何变换的基本理论 368 10.1.1 图像几何变换概述 368 10.1.2 图像几何变换的数学描述 370 10.2 图像的平移变换 371 10.2.1 效果预览 371 10.2.2 基本原理 371 10.2.3 编程实现 373 10.3 图像的镜像变换 377 10.3.1 效果预览 377 10.3.2 基本原理 378 10.3.3 编程实现 379 10.4 图像的转置 383 10.4.1 效果预览 383 10.4.2 基本原理 384 10.4.3 编程实现 385 10.5 图像的缩放 386 10.5.1 效果预览 387 10.5.2 基本原理 387 10.5.3 插值算法介绍 388 10.5.4 编程实现 392 10.6 图像的旋转 398 10.6.1 效果预览 398 10.6.2 基本原理 398 10.6.3 编程实现 403 10.7 使用GDI+实现图像的几何变换 409 10.7.1 GDI+的变换操作 409 10.7.2 平移 410 10.7.3 缩放 412 10.7.4 旋转 413 10.7.5 变换的组合 417 10.7.6 利用矩阵进行其他几何变化 419 10.8 本章小结 422 第11章图像的增强处理 423 11.1 图像的简单平滑 424 11.1.1 邻域处理的基本概念 424 11.1.2 图像的简单平滑原理 427 11.1.3 图像简单平滑的算法实现 427 11.2 图像的高斯平滑 431 11.2.1 平滑线性滤波器 432 11.2.2 高斯平滑的原理 432 11.2.3 高斯平滑的算法实现 433 11.3 图像的中值滤波 436 11.3.1 统计排序滤波器 437 11.3.2 图像中值滤波的原理 437 11.3.3 图像中值滤波的算法实现 439 11.4 应用OpenCV对图像进行平滑处理 445 11.4.1 函数描述 445 11.4.2 概要设计 446 11.4.3 编码实现 446 11.5 拉普拉斯边缘增强 452 11.5.1 图像的锐化 452 11.5.2 图像拉普拉斯锐化的原理 452 11.5.3 图像拉普拉斯锐化的算法实现 453 11.6 Sobel边缘细化 457 11.6.1 Sobel边缘细化的原理 457 11.6.2 Sobel边缘细化的编程实现 459 11.7 本章小节 464 第12章常见滤镜效果 465 12.1 图像的反色效果 466 12.1.1 底片效果 467 12.1.2 实现方法及原理 467 12.1.3 编程实现 467 12.2 图像的雕刻效果 469 12.2.1 雕刻效果 469 12.2.2 实现方法及原理 469 12.2.3 编程实现 470 12.3 图像的黑白效果 472 12.3.1 黑白效果 472 12.3.2 实现方法及原理 473 12.3.3 编程实现 473 12.4 图像的雾化效果 475 12.4.1 雾化效果 475 12.4.2 图像点阵的随机化处理 476 12.4.3 编程实现 476 12.5 图像的马赛克效果 483 12.5.1 马赛克效果 483 12.5.2 实现方法及原理 483 12.5.3 编程实现 484 12.6 图像的素描效果 487 12.6.1 素描效果 487 12.6.2 实现方法及原理 487 12.6.3 编程实现 487 12.7 本章小结 490 第13章边缘检测和轮廓跟踪 491 13.1 边缘检测 492 13.1.1 边缘检测的基本概念 492 13.1.2 常规边缘检测 493 13.1.3 带方向的边缘检测 498 13.1.4 拉普拉斯算子 503 13.2 Hough变换 509 13.2.1 Hough变换的原理 509 13.2.2 编程实现 515 13.3 种子算法 520 13.3.1 算法介绍 520 13.3.2 编程实现 523 13.4 轮廓跟踪 526 13.4.1 区域表示方法 526 13.4.2 单区域跟踪 536 13.4.3 多区域跟踪 539 13.5 本章实例：应用OpenCV 进行边缘检测 541 13.5.1 Canny准则 541 13.5.2 Canny算法 542 13.5.3 在OpenCV中使用Canny 算法 543 13.6 本章小结 548 第14章图像的形态学处理 549 14.1 数学形态学 550 14.2 一些必要的概念和符号约定 550 14.3 图像的腐蚀 554 14.3.1 腐蚀原理 554 14.3.2 编程实现 557 14.4 图像的膨胀 562 14.4.1 膨胀原理 562 14.4.2 编程实现 565 14.5 腐蚀和膨胀的性质及应用 568 14.5.1 腐蚀和膨胀的代数性质 568 14.5.2 腐蚀和膨胀的应用 571 14.6 开运算和闭运算 577 14.6.1 开运算 578 14.6.2 闭运算 579 14.6.3 编程实现 580 14.6.4 开运算和闭运算的代数性质 582 14.7 图像形态学的其他运算 584 14.7.1 击中/不击中运算 584 14.7.2 细化处理 588 14.8 本章实例：应用OpenCV 进行形态学处理 592 14.8.1 函数描述 592 14.8.2 概要设计 592 14.8.3 编码实现 593 14.9 本章小结 598 第15章图像分割与目标识别 599 15.1 图像的分割 601 15.1.1 基于幅度的图像分割 601 15.1.2 基于区域的图像分割 606 15.1.3 基于形态学分水岭的图像分割 611 15.2 图像的匹配 614 15.2.1 基本概念 614 15.2.2 模板匹配算法 615 15.2.3 序贯相似性检测算法 616 15.2.4 幅度排序算法 618 15.3 模式的识别 620 15.3.1 基本概念 620 15.3.2 统计模式识别 621 15.3.3 其他模式识别方法简介 627 15.4 本章实例：静态人脸检测程序 628 15.4.1 人脸检测概述 628 15.4.2 算法分析 629 15.4.3 应用OpenCV进行人脸检测 633 15.5 本章小结 640

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