关于OpenCV的上采样和下采样

下采样（subsampled）（或称为缩小图像 或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图（最直观的理解，所以深度学习领域对被卷积核之后的特征图叫下采样，从尺寸角度来看，大部分确实会缩小尺寸）。

上采样（upsampling）  （或称为放大图像（分割领域，GAN领域直观理解的尺寸也是扩大了） 或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。

下采样原理：对于一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数才行，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值。

上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。

 

无论缩放图像（下采样）还是放大图像（上采样），采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中值插值等方法。在AlexNet中就使用了较合适的插值方法。各种插值方法都有各自的优缺点。

==========================================

插值算法分类

对插值算法分类比较混乱，各人有各人的分类算法。文献《图像插值技术综述》中简略的将插值算法分为传统插值、 基于边缘的插值和基于区域的插值3类，作为初学者入门明晰插值算法还是有帮助。