缩小比例会损害质量吗？

在Photoshop中，将栅格缩小一次至75％而不是缩小两次至50％时，质量会有差异吗？在这两种情况下，最终大小都是相同的：原始大小的25％。

我问的原因是因为有时我想按比例缩小我知道以前缩小过的图像。我讨厌必须CTRL + Z（撤消）一百次才能使图像达到其原始大小。如果最终质量没有受到影响，我宁愿只是将图像按比例缩小。

这是社区Wiki，因此您可以修复此可怕的可怕帖子。

Grrr，没有LaTeX。:)我想我将尽力而为。

定义：

我们有一个名为A的图像（PNG或另一种无损*格式），尺寸为A _x乘A _y。我们的目标是将其缩放p = 50％。

图像（“阵列”）乙将一个“直接缩放”版本甲。它的B _s = 1步数。

A = B _{B s} = B ₁

图像（“阵列”）Ç将的“递增地缩放”版本甲。它的C _s = 2步数。

甲≅Ç _{Ç 小号} = C ₂

有趣的东西：

A = B ₁ = B ₀ ×p

C ₁ = C ₀ ×p ^{1÷C _s}

A≅C ₂ = C ₁ ×p ^{1÷C _s}

你看到那些分数的力量了吗？从理论上讲，它们将降低光栅图像的质量（矢量内的光栅取决于实现方式）。多少？接下来我们将弄清楚...

好东西：

Ç _Ë = 0如果p ^{1÷ç _小号} ∈ℤ

Ç _Ë = C _小号如果p ^{1÷ç _小号} ∉ℤ

由于整数舍入误差，其中e表示最大误差（最坏的情况）。

现在，一切都取决于缩减算法（超级采样，Bicubic，Lanczos采样，最近邻居等）。

如果我们使用最近邻居（对任何质量的东西来说都是最差的算法），则“真正的最大误差”（C _t）将等于C _e。如果我们使用任何其他算法，它会变得很复杂，但不会那么糟糕。（如果您想就为什么它不会像最近邻居那么糟糕进行技术上的解释，我不能给您一个原因，这只是一个猜测。注意：数学家！解决这个问题！）

爱你的邻居：

让我们做一个图像的“阵列” d与d _X = 100，d _ÿ = 100，和d _小号 = 10。p仍然相同：p = 50％。

最近邻居算法（可怕的定义，我知道）：

N（I，p）= mergeXYDuplicates（floorAllImageXYs（I _x，y ×p），I），其中仅_x，y自身被相乘；不是它们的颜色（RGB）值！我知道您真的不能在数学中做到这一点，这就是为什么我不是预言的传奇数学家。

（mergeXYDuplicates（）对于找到的所有重复项，仅保留原始图像I中最底部/最左侧的x，y “元素” ，并丢弃其余部分。）

让我们随机取一个像素：D _{0 39,23}。然后一遍又一遍地应用D _{n + 1} = N（D _n，p ^{1÷D _s}）= N（D _n，〜93.3％）。

c _{n + 1} =底（c _n ×〜93.3％）

c ₁ =底（（39,23）×〜93.3％）=底（（36.3,21.4））=（36,21）

c ₂ =底（（36,21）×〜93.3％）=（33,19）

c ₃ =（30,17）

c ₄ =（27,15）

c ₅ =（25,13）

c ₆ =（23,12）

c ₇ =（21,11）

c ₈ =（19,10）

c ₉ =（17,9）

c ₁₀ =（15,8）

如果我们仅进行一次简单的缩减，那么我们将：

b ₁ =地板（（39,23）×50％）=地板（（19.5,11.5））=（19,11）

让我们比较b和c：

b ₁ =（19,11）

c ₁₀ =（15,8）

这是（4,3）像素的错误！让我们用末端像素（99,99）尝试一下，并考虑错误中的实际大小。我不会在这里再次进行所有数学运算，但是我会告诉您，它变成（46,46），与应该是的（49,49）的误差为（3,3 ）。

让我们将这些结果与原始结果结合起来：“实际误差”是（1,0）。想象一下，如果每个像素都发生这种情况，那可能最终会有所作为。嗯...嗯，也许有一个更好的例子。:)

结论：

如果您的图像原本是大尺寸的，那么除非您进行了多次缩小（请参见下面的“真实示例”），否则实际上并没有关系。

在最近邻居中，每递增步长（向下）最多增加一个像素，情况会变得更糟。如果缩小十倍，图像的质量会稍微下降。

实际示例：

（单击缩略图可查看大图。）

使用“超级采样”将其逐步缩小1％：

如您所见，如果多次应用，超级采样会将其“模糊”。如果您要缩小尺寸，这是“好”。如果您要逐步执行此操作，则很糟糕。

*根据编辑器和格式，这可能会有所不同，因此我将其保持简单并称之为无损。

JoJo询问质量。大多数响应都与像素精度有关，这与设计师甚至摄影师无关。

质量是衡量最终结果令人信服和令人愉悦的一种方法，而不是最终结果的“准确性”。作为一个很好的例子，克隆或内容感知填充用合理的像素替换了图像中不需要的部分：它们看起来不错，但是肯定不能认为它们是准确的。

在Photoshop中，逐步缩小与一次缩小之间的主要实际区别在于，它需要更长的时间。如果您按小时收费，则绝对要一次收费1％。如果没有，则缩小尺寸。如果您以后想要制作更大的版本，请先将图像设为智能对象。

无论您使用哪种算法（Dawson对这些算法的评论都死了，它们都令人惊叹），缩小尺寸都会丢掉像素。该算法减去像素并通过猜测如何使其看起来正确来修改其他像素。一个好的算法可以做出很好的猜测。它给您带来令人信服的结果，但在任何有意义的意义上都不准确。老实说，准确 -除了色彩！除非您是科学家，否则这不是您要寻找的东西，在这种情况下，您一开始可能不会缩小规模。

使用常规双三次算法缩小尺寸的图像通常会从锐化中受益，但是如果您要为网络创建jpeg，锐化将增加文件大小。

正确的设计质量是您最终产品所需的质量。除此之外，任何事情都会增加时间，但不会增加您的工作价值。

[编辑：既然提到了koiyu对这个问题的复兴，那就扩大了。我已经对该主题添加了一些评论。]

有一个想法可以解决，如果您以较小的步长放大图像，而不是一次巨大的飞跃，则结果会稍微好一些（“差的少一些”会更准确）。斯科特·凯尔比（Scott Kelby）几年前就提出了这个想法，而从PS 7开始可能是正确的。在我自己的测试中，PS CS2和PS 3并没有证明这一点，但是必须说，我并没有在它们上浪费很多时间。

我没有花时间进行深度测试，因为“降级的图像质量”和“降级的图像质量略有不同”之间的细微差别没有实用价值：两者都不可用。在我自己的作品中，我的简单规则是“不要加大身材”。出于设计工作的实用性考虑，对于任何特定用途，分辨率过低的图像始终比通过我经过任何处理将同一尺寸的图像“放大”至“正确”分辨率时看起来更好。包括分形和双三次变化。

通常，多次缩放会在一次缩放到最终大小的过程中降低质量，但是通常差异会很小。特别是，按精确比例缩小比例（例如您的（2：1、2：1）与（4：1）的示例）与单比例缩放相比，降级很小。当然，最好以最高分辨率进行所有修改，然后最后只缩放一次。当最初不知道确切的缩放比例时，可以进行一系列测试缩放以找到正确的尺寸，然后记下该尺寸，将测试图像扔掉，然后对原始尺寸执行单个缩放。

这个问题真棒！...我想我们都变得太技术化了。

100 x 100像素的图像= 10000总像素

缩小图像会拉出像素。向上扩展会添加它们。无论哪种方式，软件都会采用“有根据的猜测”来更改文件。

一次缩小： 90 x 90（从原始文件信息中删除了1900px）

2步骤缩小： 95 x 95（删除975px），90 x 90（另一个925）。这里要捕获的细节是删除的1900px像素中的全部-975像素不是原始信息的一部分。

原始图像始终是最好的。更少的“世代”总是等于更好的质量（最接近原始质量）。

证明（以及对@mutoo的评论的回复）

很简单，这是一种算法，不是人眼。这里有3种颜色。100％黑色，50％黑色和白色（灰度图像）。无论我如何缩放-图像大小菜单，变换工具，RGB，CMYK，100 x 100px，10 x 10in，结果都是相同的：

在黑色/灰色边缘上，您会发现80％黑色（不存在的颜色）。沿着白色/灰色边缘，您会发现7％黑色（不存在）。[此处不邀请抗锯齿论据]

众所周知（无论是人类还是所有人），完美的缩小或放大都会产生黑色/灰色/白色的条纹框。而且我仍然发现，单次迭代（向上或向下）创建的副本要好于多个副本。

可能是的，但是在大多数情况下，您甚至都无法注意到差异。

编辑：我看到人们不喜欢我的答案:)。也许是因为它很简单。恕我直言，这并没有使它不那么真实。好吧……证明我错了:)。

编辑2：我想简短回答，但... :)

问：在Photoshop中，将栅格比例缩小75％而不是比例缩小50％两次，在质量上会有区别吗？在这两种情况下，最终大小都是相同的：原始大小的25％。

A：

1. “最可能是的” –看一下muntoo的帖子。他说，每个插值步骤都会引入一些小错误。它们是舍入或表示错误，并且可能导致质量下降。简单的结论：更多的步骤，更可能的降级。因此，“最可能”的图像将在每个缩放步骤中降低质量。更多步骤–可能导致质量下降。因此，如果缩放两次而不是缩放一倍，则“最有可能”的图像将更加恶化。质量损失尚不确定-以纯色图像为例，但是任何设计师多久会缩放一次类似图像？

2. “但在大多数情况下，您甚至无法注意到差异” –再次– muntoo的帖子。潜在错误有多大？在他的示例中，图像不是按2步而是按75步缩放，并且质量变化明显但不显着。只需75步！当图像在Ps CS4中缩放到25％（bicubic，muntoo的样本，分别以一到两个步骤缩放）时，会发生什么？

谁能看到区别？但是区别在于：

#: gm compare -metric mse one-step.png two-step.png Image Difference (MeanSquaredError):
           Normalized    Absolute
          ============  ==========
     Red: 0.0000033905        0.0
   Green: 0.0000033467        0.0
    Blue: 0.0000033888        0.0
   Total: 0.0000033754        0.0

并且可以看到是否正确标记（gm compare -highlight-color purple -file diff.png one-step.png two-step.png）：

1和2给出了我的答案，我希望保持简短，因为其他内容都很详尽；）。

而已！:)自己判断。