一、双线性插值图像缩小
1.双线性插值图像进行缩小，是一种降采样流程
2.采样需要满足采样定律，否则会产生各种问题：
混叠问题，也就是产生锯齿或者摩尔纹；
还会是的图像细节丢失模糊，或者马赛克感的块状效应
边缘伪影(振铃和阶梯)
细节增强缺失
随机模式噪声放大
二、图像缩小剖析
1.根据奈奎斯特采样定理，将图像缩小N倍，意味着采样频率降低为原来的1/N
要无失真地重采样，必须先滤除图像中所有高于新采样率一半（新奈奎斯特频率）的空间频率分量。
2.双线性插值的行为：它仅使用一个2x2邻域的加权平均，其等效的空间低通滤波器（一个三角核）的截止特性极差，阻带衰减严重不足。
3.大量超出新奈奎斯特频率的高频信息（如细腻纹理、锐利边缘）没有被滤除，在降采样时，这些高频信号会“折叠”或“混叠”到低频区域，形成原本图像中不存在的、更低频的虚假结构。
三、锯齿状边缘
这是混叠最直观、最常见的视觉表现。
产生机理：图像中平滑的斜线或曲线边缘，在数学上包含着极高频的空间变化。缩小后，新的像素网格间距变大。
双线性插值的问题：由于没有对这条高频边缘进行充分的平滑，在重采样时，这条边缘会随机地与稀疏的新像素网格相交。当一个输出像素恰好落在边缘的亮侧，而相邻像素落在暗侧时，平滑的斜线就会被重建为一连串阶梯状的、像素化的线条，即“锯齿”。
本质：这是高频信号混叠到中低频后，呈现出的阶梯状轮廓伪影。
四、马赛克/块状感
当缩小倍率非常大（例如2048→256，缩小8倍）时，这个问题尤为突出。
产生机理：在大比例缩小时，每个输出像素理论上应对应源图像中一个较大的矩形区域（例如8x8像素）。该输出像素的合理值应该是这个区域内所有像素的平均能量。
双线性插值的问题：它完全无视了这个“区域”的概念，仅从整个8x8区域中稀疏地选取最多4个采样点（实际落在区域内的更少）来决定最终值。这导致了相邻两个输出像素的值可能完全来自源图中不连续的两组2x2点簇。
后果：输出图像相邻像素间的颜色或亮度可能发生剧烈跳变，形成一个一个的“色块”，视觉上像是低分辨率的马赛克。这本质上是严重的空间信息丢失和像素代表性不足。
五、摩尔纹
这是一种更复杂的混叠模式，通常出现在具有重复性、规律性精细纹理的区域（如衬衫条纹、远处的建筑窗格等）。
产生机理：当图像纹理的空间频率与像素网格的采样频率发生干涉，且二者接近但又不完全相同时，就会产生混叠。
双线性插值的问题：由于其对高频信息的保留能力强，这些规则纹理的高频分量被完好的保留下来，然后在稀疏的降采样网格上被采样。两者的频率差拍（beat）会产生一种全新的、低频率的、波浪状的或网状的虚假纹理，即摩尔纹。
本质：这是两个周期性结构（图像纹理与采样网格）之间发生频率干涉的混叠结果。
六、原理
双线性插值用于图像缩小，其根本缺陷在于违反了信号处理中降采样的基本准则。它用一个性能极差的低通滤波器去处理一个带宽远超新采样率的信号，导致以下问题链：
高频未滤除 → 降采样 → 混叠 → {锯齿, 摩尔纹, 细节闪烁} + {空间信息丢失 → 马赛克感} + {滤波器特性差 → 振铃, 伪轮廓}。
七、解决办法
遵循“先滤波，后抽取”原则的方法，如cv::INTER_AREA。
