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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……