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数字图像的缩放算法
数字图像的缩放算法
数字图像的缩放，是一个十分有趣的问题，又是一个看似简单，但又有些复杂的问题
。许多朋友在具备一定的计算机图形编程的基础知识以后，都可以自己设计出一些简单
的位图缩放算法。在计算机图形学和数字图像处理等学科里面，已经详细的研究过了数
字图像缩放这个问题，并且已经有了成熟的算法。一些朋友由于没有学习过计算机图形
学和数字图像处理，所以凭借自己的想法设计的位图缩放算法存在许多缺陷。在本文中
，我将和大家一起来研究这个问题，并且学习前人所总结出来的算法。
图像的概念很容易理解，你睁开眼睛，所看到的都是图像了。而一幅画、一张照片，
则是现实生活中记录图像的手段和载体。在科学上，我们需要对我们的研究对象建立起
数学模型，因此有必要建立起图像的数学模型。一幅图像的数学模型可以简单的定义如
下：
+-----------------------------------------------------+
Image = f(x, y);
其中 x, y 为 [0, 1] 上的实数
对于灰度图像 Image 也为 [0, 1] 上的实数
对于彩色图像 Image 则由 R, G, B 三个分量组成
+-----------------------------------------------------+
由于定义域和值域都在 [0, 1] 上，因此被称为连续图像模型
连续图像模型可以精确而完整的刻画所要描述的图像，然而在现实世界中，绝大多数图
像都是无法通过这个数学模型进行描述的，因为现实世界中的图像，是不可能通过函数
解析式的方法进行描述的。更多的时候，我们只能使用相机将现实图像的一部分信息，
保存在胶片上，或者是使用画笔在画纸上绘制出图像。正是由于图像的这个特点，我们
所建立的连续的图像模型，对研究图像而言
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