Matplotlib 图像抗锯齿教程

简介

本教程将指导你使用 Python 中的 Matplotlib 对图像进行抗锯齿处理。抗锯齿是一种用于平滑锯齿边缘并减少图像失真的技术。在本教程中，我们将使用 Matplotlib 生成一个具有不同频率内容的 450x450 像素图像。然后，我们将把图像从 450 个数据像素下采样到 125 像素或 250 像素，以演示如何使用抗锯齿来减少高频数据下采样导致的莫尔条纹。

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生成图像

首先，我们需要使用 NumPy 生成一个具有不同频率内容的 450x450 像素图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

N = 450
x = np.arange(N) / N - 0.5
y = np.arange(N) / N - 0.5
aa = np.ones((N, N))
aa[::2, :] = -1

X, Y = np.meshgrid(x, y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
f0 = 5
k = 100
a = np.sin(np.pi * 2 * (f0 * R + k * R**2 / 2))
a[:int(N / 2), :][R[:int(N / 2), :] < 0.4] = -1
a[:int(N / 2), :][R[:int(N / 2), :] < 0.3] = 1
aa[:, int(N / 3):] = a[:, int(N / 3):]
a = aa

使用“最近邻”插值对图像进行下采样

现在，我们将使用“最近邻”插值将图像从 450 个数据像素下采样到 125 像素或 250 像素。这将演示被下采样的高频数据如何导致莫尔条纹。

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(5, 6), layout='constrained')
axs[0, 0].imshow(a, interpolation='nearest', cmap='RdBu_r')
axs[0, 0].set_xlim(100, 200)
axs[0, 0].set_ylim(275, 175)
axs[0, 0].set_title('Zoom')

for ax, interp, space in zip(axs.flat[1:],
                             ['nearest', 'antialiased', 'antialiased'],
                             ['data', 'data', 'rgba']):
    ax.imshow(a, interpolation=interp, interpolation_stage=space,
              cmap='RdBu_r')
    ax.set_title(f"interpolation='{interp}'\nspace='{space}'")
plt.show()

使用“抗锯齿”插值对图像进行下采样

接下来，我们将使用“抗锯齿”插值将图像从450个数据像素下采样到125像素或250像素。这将演示如何使用抗锯齿来减少高频数据下采样所导致的莫尔条纹。

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(5, 6), layout='constrained')
axs[0, 0].imshow(a, interpolation='nearest', cmap='RdBu_r')
axs[0, 0].set_xlim(100, 200)
axs[0, 0].set_ylim(275, 175)
axs[0, 0].set_title('Zoom')

for ax, interp, space in zip(axs.flat[1:],
                             ['nearest', 'antialiased', 'antialiased'],
                             ['data', 'data', 'rgba']):
    ax.imshow(a, interpolation=interp, interpolation_stage=space,
              cmap='RdBu_r')
    ax.set_title(f"interpolation='{interp}'\nspace='{space}'")
plt.show()

使用“最近邻”插值对图像进行上采样

现在，我们将使用“最近邻”插值将图像从500个数据像素上采样到530个渲染像素。这将演示如果上采样因子不是整数，即使图像被上采样，莫尔条纹仍可能出现。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.8, 6.8))
ax.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='gray')
ax.set_title("upsampled by factor a 1.048, interpolation='nearest'")
plt.show()

使用“抗锯齿”插值对图像进行上采样

最后，我们将使用“抗锯齿”插值把图像从500个数据像素上采样到530个渲染像素。这将展示使用更好的抗锯齿算法如何减少莫尔条纹。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.8, 6.8))
ax.imshow(a, interpolation='antialiased', cmap='gray')
ax.set_title("upsampled by factor a 1.048, interpolation='antialiased'")
plt.show()

总结

在本教程中，我们学习了如何使用Matplotlib对图像进行抗锯齿处理，以减少因对高频数据进行下采样而导致的莫尔条纹。我们生成了一个具有不同频率内容的450x450像素图像，并使用“最近邻”和“抗锯齿”插值将图像从450个数据像素下采样到125像素或250像素。我们还演示了使用“最近邻”插值对图像进行上采样如何仍然会导致莫尔条纹，但使用更好的抗锯齿算法可以减少这些影响。