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jpg格式图片的7种重新采样方法效果比较

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此页为本站2017/9/6 1:32:29原创文章,转载请注明出处

导读

我们使用jpeg resizer软件对jpg图片重新进行大小和质量的调整,但是jpeg resizer提供了7种jpg重新采样算法,那么,这7种究竟有何不同?目前jpg格式提供了7种采样方法。Lanczos3、BOX、Triangle、Hermite、Bell、B-spline、Mitchell。

这7种采样算法究竟对图像的生成有什么样的区别呢?哪种采样方法最好呢?最近做了一下简单的研究和对比。通过图像大小、成像效果来进行对比,筛选出最好的一种算法。

box 48.1KB

这个算法比较另类,生成的图像如图,可以说不能作为正常的网络载体作为主流显示图像技术标准。

Triangle 26.2KB

较BOX有明显改善,但是细节中依然有类似点阵的特效方式。依然是属于失真的。

Hermite 24.2KB

这个算法基本上可以说很正常了,也很清晰。只是细节方面,衬衫的褶皱如果放大后会发现依然会模糊。

Bell 23.2KB

体积虽然相对上一张要小,但是图像模糊。

B-spline 22.6KB

图片文件体积是最小的了,但是图像依然模糊。

Lanczos3 25.3KB

图像体积适中,成像特别清晰,精细到人物发丝,衬衫褶皱放大后的细节也相当清晰。整体图片效果清晰度和细节最好。

Mitchell 24.1KB

体积中规中矩,图像还是较Lanczos3要模糊很多。

结论

图像都是采用75%的常规jpg生成质量来进行测试。最终得出一个发现和结论,Lanczos3是所有算法中表现细节最清晰的一个,其余6种都存在细节模糊的情况。而Lanczos3是精细到连头发丝都可以看清的最好的一种算法。在文件大小上虽然不是最小体积,但是已相差不大的文件体积换来的是最清晰的图像和细节,可以说Lanczos3应该是迄今为止在jpg采样种最好的一种了。