下采样
通过减少像素数量来降低图像分辨率的过程，同时应用适当的滤波以防止混叠并保持视觉质量。
下采样减少图像的像素数量。将 4000x3000 的照片缩小到 800x600 会将 2000 万像素压缩为 48 万。简单地丢弃像素会引入混叠（锯齿边缘、摩尔纹），因此适当的低通滤波至关重要。
- 平均池化：计算每个输出区域内所有像素的均值。也用于 CNN 池化层进行空间缩减
- 高斯滤波 + 抽取：在下采样前通过高斯模糊去除超过奈奎斯特极限的频率。OpenCV 的
cv2.pyrDown()为图像金字塔实现了此方法 - Lanczos 滤波：高质量的窗口化 sinc 滤波器。现代浏览器内部使用类似的滤波器进行图像缩放
- 面积插值：OpenCV 的
cv2.INTER_AREA，在缩小操作中产生最自然的结果
下采样应用于响应式图像生成、机器学习输入归一化、mipmap 生成和缩略图创建。ImageMagick (convert -resize 50%) 和 Sharp (sharp(input).resize(400, 300)) 提供了便捷的接口。
关键考虑是在视觉质量和文件大小之间取得平衡，为每个用例选择合适的滤波器和目标分辨率。