這種縮放會產生畫面變化的圖片是什麼原理？

01-04

http://ww1.sinaimg.cn/large/78f2cc43gw1eub9fpvvlsj20h80ocdpx.jpg
（同一張）
用滑鼠滾輪縮放，在某個尺寸下恰好會產生類似下圖的效果（ UPDATE：並沒有下圖這麼明顯）

手機似乎不行。請問這是什麼原理？

將網點分離出來看，發現並不是純白。

處理一下發現，網點部分的原材料就是題主給的第二張圖。

把網點調深一些再蓋回去效果是這樣。

所以製作流程大概就是先從一張圖取網點，調到很亮，再蓋到輪廓相近的另一張。

在特定縮放機制下，網點部分就能隱隱約約看到了。但大部分情況下只能看到效果很差的摩爾紋，所以題主給的第二張圖真的是截圖么？

不過，正因為效果不好，看微博評論感覺這圖像是被薛定諤詛咒了一樣，倒也增添了一些趣味。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

看到 @紙上掃雷的答案才注意到，原來更新姬的圖雙向都偏了一像素（*難怪怎麼採樣也縮放不出來），修正後改改網格和背景的顏色可以得到更好的變化效果。

答案更新於2015年7月23日18:38:20：修正了一些小錯誤

————————————

真 · 原理：三種圖像重採樣方法的特點和區別

簡單原理：

圖片由像素組成，放大縮小時需要圖像重採樣。

原圖的示意圖：（黑色為表圖，白色為黃圖）

如果你用的是安卓之類的軟體（簡單粗暴用鄰近演算法降採樣），直接縮小到25%，那麼

（這步不是每個人都會出現）
擦！沒看到黃圖！

還是Ps位移濾鏡位移一下。

再次簡單粗暴用鄰近演算法降採樣，各邊縮小到50%（25% OR 12.5% OR 6.125% OR ....），那麼

最後搞色階，完成

————————————

另外，如果你用的是高貴的Chrome，高貴的蘋果，你只能看見印刷撞網。

因為你用的是高貴的平滑重採樣演算法。

另外，題主你不要拿原圖弄我們（笑）。

你的問題實際上牽涉到了圖片縮放的基本原理：重採樣上。圖片的縮放和旋轉本質上都是重採樣，也就是說：先依照圖片計算一個二維空間中的連續函數（插值），然後再應用到新的採樣點上（採樣），算出新圖。縮小圖片的時候採樣點就疏鬆，放大圖片則密集

而圖片縮放的各種演算法基本上都是在插值這步玩花樣，畢竟我輸入的圖片定義域是離散的，但是重採樣需要一個在整個二維空間中都有定義的函數。如圖所示為五種不同的內插方法。

那麼如果你知道內插函數，就可以構造一幅特定更多圖片，使得重採樣後的結果為你想要的圖。通過網點是最方便的方法。此外還可以利用 sRGB 的非線性：sRGB 所表示的顏色的實際亮度和其數值不是線性關係，而是乘方了 $gamma$ 值：

$Ilangle r, g, b angle =(W_rr^gamma, W_gg^gamma,W_bb^gamma)$

從人眼的角度看，圖片縮小意味著新圖的像素是原圖像素亮度值的某種平均數，而大多數程序在縮放的時候是插值顏色值 $langle r, g, b angle$ 而非實際亮度值，在非線性的 sRGB 下很容易出錯。因此對於縮小到原圖 1/2 這種情況，任意四個臨近的像素都可以算出一組顏色來讓縮小後的結果等於特定數值：

$egin{cases} frac{1}{4}(a+b+c+d) = C_1\ frac{1}{4}[I(a)+I(b)+I(c)+I(d)] =C_2 end{cases}$

↑ 你可以把試著把這張圖縮小到 1/2，變灰的話就說明你的程序是使用顏色值縮放，而非亮度值。

插值象素縮減，把衣服部分的像素縮減掉了。原圖其實是兩張圖(衣服和裸體)合併而來。