采样、插值与抗混叠
概念解释
缩放是在新的采样网格上估计图像值。最近邻直接取邻近样本，双线性使用周围四点加权；下采样还必须考虑高频纹理折叠为错误低频的混叠现象。插值增加的是样本数量，不等于找回真实细节。
核心方法与条件
缩小连续图像时先低通滤波或使用合适的面积重采样；处理离散类别掩码时使用最近邻，保持标签集合。边界填充、像素中心和坐标对齐约定也应在训练与推理中一致。
例题或应用
将由 0 和 255 交替组成的棋盘格缩小一半，直接隔点采样可能得到全黑或全白；对每个 2×2 区域求均值则得到约 127.5。对标签 {0,1,2} 做双线性插值会产生没有类别含义的 1.4。
常见易错点
分辨率增大不会自动提高可识别信息。图像与标注若使用不同的缩放、裁剪或填充参数，即使两者尺寸相同也可能已经错位。
自检
请尝试不用原文解释“采样、插值与抗混叠”解决什么问题，再设计一个属于“图像与几何基础”的实例，并说明适用条件和判断依据。