Вот некоторые утверждения, которые вы можете скомпилировать в ответ на вопрос, который у вас есть, но мы не знаем о:
- сокращение не может быть периодом без потерь
- Уменьшение на 1/2, 1/3, 1/4 и т. Д. Означает, что повторная выборка не требуется и сохранит внешний вид изображения несколько лучше
- однако большинство изображений (особенно неотредактированных изображений с камер с сенсорами Байера) не требуют разрешения, которое они имеют для сохранения имеющихся у них деталей, т.е. имеют избыточную информацию, часть которой может быть потрачена без визуального эффекта, и повторная выборка не будет быть слишком плохим в этом случае
- кодирование изображения в большинстве случаев абстрагируется от любых видимых манипуляций. Кодирование изображения чаще всего (еще не видел контрпример) сохраняет размеры пикселя изображения, поэтому нет смысла спрашивать о том, как изменение размера связано с без потерь
- Кодирование изображения может прямо или косвенно влиять на следующие характеристики: глубина в битах, распределение тонов, хроматическое разрешение
- кодирование изображения может создавать артефакты (ложные данные) разных видов (например, низкое качество JPEG2000 сильно отличается от LQ JPEG)
- изменение размера может быть выполнено с помощью различных алгоритмов, из которых худший - "ближайший сосед", лучший - "билинейный", тот, который во всех случаях хорош, "бикубический", тот, который подходит для изменения размера без резкости картинка "бикубическая четкость" (увеличивает резкость вместе с уменьшением размера, ее следует аккуратно применять к заостренным изображениям), и, вероятно, лучшим из всех доступных является "Lanczos" (не включает резкость).
- существует множество алгоритмов кодирования изображений, из которых я рекомендую попробовать JPEG2000, WebP и FLIF (могут быть без потерь и с потерями) или, если у вас нет особого интереса к качеству, вам будет хорошо с JPEG. Кодирование PNG хорошо для изображений с большими однородными областями, которые не содержат шума (это важно).
- Кодирование PNG может быть с потерями в зависимости от реализации, но когда в программном обеспечении нет опций для выбора с потерями / без потерь (большинство программ этого не делает), можно с уверенностью предположить, что изображение будет сжато без потерь.
P.S. Я намеренно говорю, что в случае упомянутой шкалы изменения размера может не произойти повторная выборка, потому что для повторной выборки сначала должен быть интерполированный , но это не требуется для вычисления интерполанта, если все входные пиксели строго разделены между выходными пикселями и не могут влиять на другие пиксели. Разумеется, можно реализовать изменение размера таким образом, чтобы интерполант всегда вычислялся, но он по-прежнему НЕ требуется (это то, что я говорил изначально, а не то, что в этом случае повторная выборка всегда пропускается).
Может быть доказано, что если непрерывное изображение дискретизируется с помощью AxB и (N*A)x(N*B) выборок, то последнее может быть точно уменьшено до первого без потери сигнала. Это то, что обеспечивает несколько лучшее качество, а не отсутствие самой передискретизации.
Обычно любое изменение в дискретизации называют «пересэмплированием», но я игнорирую это (так же, как я игнорирую общее заявление о том, что цели с большим фокусным расстоянием сжимают перспективу). Пожалуйста, создайте чат, если вы хотите опровергнуть мои заявления.
P.P.S. К этому относится и теорема Найквиста-Шеннона .