1、图像缩放背景
图像的放大、缩小(简称缩放)是图像处理的一种处理方法。所谓图像缩放是指图像分辨率的改变，它在图像显示、传输、图像分析以及动画制作、电影合成、甚至医学图像处理中都有着相当广泛的应用。比如要在1024 X 768 分辨率的显示器上全屏显示800 X 600 的数字图像，就必需对显示信号进行处理，将其放大为 1024 X 768的画面再送显示。传统模拟电视信号要在数字电视上显示，在完成模拟信号到数字信号的转换之后，也需要对图像分辨率进行调整。
数字图像的缩放通常借助图像插值来实现。插值算法的好坏将直接关系到图像的失真程度。用图像插值算法进行图像缩放时，通常存在一对相悖的要素:图像处理速度和图像精度。通常情况下要获得高速甚至实时的图像输出，只能采用相对简单、运算量小的插值算法;而要获得高精度的处理结果，只能牺牲速度，采用复杂度高的算法。目前的图像缩放算法研究趋势是能够实现无级缩放，并且能尽可能准确、清晰地恢复出图像的边缘和细节要素。
(资料图)
2、常见图像降分辨率类型
以下介绍几种常见的图像降分辨率的方法，通过不同的算法得到不同类型的结果，满足不同场景下的功能需求。
图、测试图
2.1 开窗
开窗是ROI(region or interest)的一种，ROI是相机成像应用中，在sensor分辨率范围内定义一个或者多个感兴趣的窗口区域，将窗口内的图像信息读出，获取局部区域图像。
工业相机sensor，尤其是大面阵帧率较低，在工业检测流水线上检测小型物体时，可以通过设置ROI区域，提高sensor采集帧率，进而提高相机输出帧率。
图、开窗效果
2.2 binning
binning是将多个相邻像元响应累加，以一个像素的形式输出，灰度和RGB sensor均可使用。一般sensor不支持这种模式，需要前端自己做。
1、binning分为水平binning和垂直方向binning，可以独立配置，当水平binning配置为2时，图像分辨率行数减半，列数不变，像素总数为原始分辨率的50%。
2、binning分为求和binning和求平均binning，累加处理方式不同。求和方式是将局部区域像元累加求和，求和可以提升图像亮度；求平均是将局部区域像元求平均值，求平均可以提高图像信噪比。
图、求平均binning
图、求和binning
2.3 skip
skipping mode是按照一定规律，采集需要的分辨率数据，比如保留一行，丢弃一行，达到行数减半的目的。
RGB sensor 按照RGB bayer模板，按照2的倍数进行抽样，因为RGB sesnor后续还要做demosiac，skipping的方法导致抽样后像素不具备相邻属性，可能会导致一定程度颜色信息损失或者失真，RGB sensor一般很少用这种模式降分辨率。
图、skip效果
2.4 插值
后续单独出一篇文章介绍
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