图像缩小算法

您能帮我找到正确的图像调整大小算法吗？我有一个数字的图像。最大尺寸为 200x200，我需要获得尺寸为 15x15 甚至更小的图像。图像是单色的（黑白），结果应该是相同的。这就是关于我的任务的信息。

我已经尝试过一种算法，这里是

// xscale, yscale - decrease/increase rate
for (int f = 0; f<=49; f++)
            {
                    for (int g = 0; g<=49; g++)//49+1 - final size
                    {
                            xpos = (int)f * xscale;
                            ypos = (int)g * yscale;
                            picture3[f][g]=picture4[xpos][ypos];
                    }
            }

但它不适用于图像的缩小，这是我之前的目标。 你能帮我找到一个可以解决这个问题的算法吗（质量不一定是完美的，速度甚至不重要）。考虑到我是新手，有关它的一些信息也将是完美的。当然，一小段 c/c++ 代码（或库）也将是完美的。

编辑： 我找到了一个算法。适合从200压缩到20吗？

一般的方法是过滤输入以生成较小的尺寸，并使用阈值将其转换为单色。最容易实现的过滤器是简单的平均值，它通常会产生不错的结果。这正弦滤波器理论上是最好的，但实施起来不切实际，并且具有通常不受欢迎的振铃效应。还有许多其他过滤器可用，例如Lanczos或帐篷（这是双线性的广义形式）。

这是平均滤波器与阈值结合的版本。假设picture4是像素值为0或1的输入，输出是picture3以相同的格式。我还假设x是最不重要的维度，与通常的数学符号相反，并且与问题中的坐标相反。

int thumbwidth = 15;
int thumbheight = 15;
double xscale = (thumbwidth+0.0) / width;
double yscale = (thumbheight+0.0) / height;
double threshold = 0.5 / (xscale * yscale);
double yend = 0.0;
for (int f = 0; f < thumbheight; f++) // y on output
{
    double ystart = yend;
    yend = (f + 1) / yscale;
    if (yend >= height) yend = height - 0.000001;
    double xend = 0.0;
    for (int g = 0; g < thumbwidth; g++) // x on output
    {
        double xstart = xend;
        xend = (g + 1) / xscale;
        if (xend >= width) xend = width - 0.000001;
        double sum = 0.0;
        for (int y = (int)ystart; y <= (int)yend; ++y)
        {
            double yportion = 1.0;
            if (y == (int)ystart) yportion -= ystart - y;
            if (y == (int)yend) yportion -= y+1 - yend;
            for (int x = (int)xstart; x <= (int)xend; ++x)
            {
                double xportion = 1.0;
                if (x == (int)xstart) xportion -= xstart - x;
                if (x == (int)xend) xportion -= x+1 - xend;
                sum += picture4[y][x] * yportion * xportion;
            }
        }
        picture3[f][g] = (sum > threshold) ? 1 : 0;
    }
}

我现在已经测试了这段代码。下面是输入 200x200 图像，然后是最近邻缩小到 15x15（在 Paint Shop Pro 中完成），然后是此代码的结果。我会让你决定哪个更忠实于原作；如果原作有一些细节，差异会更加明显。