常用的图像重采样方法有

1. 重采样方法比较~

最邻近法（Nearest Neighbor）：最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值。该方法的优点是方法简单，处理速度快，且不会改变原始栅格值，但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。

适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。以下示意图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后。

就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。

(1)常用的图像重采样方法有扩展阅读：

双线性内插法是通过取采样点到周围4邻域像元的距离加权来计算其栅格值新值。具体操作是首先在Y方向做一次内插(或X方向)，再在X方向(或Y方向)内插一次，通过距离加权计算得到该像元的栅格值。

用该法进行重采样，结果往往会比最邻近法重采样的结果更加光滑，但是会改变原来的栅格值，丢失一些局部细微的特征。适用于表示某种现象分布、地形表面的连续数据，如DEM影像、温度统计、降雨量分布、坡度等，这些数据一般就是通过采样点多次内插得到的连续表面。

2. 常用的数字图像重采样方法有那几种

最近邻域
二次线性
二乘线性
二次立方
B样条
lanzcos
hermite

3. ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些

栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中;双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。另外还可以用ArcGIS中的Resampling工具进行栅格重采样操作。具体操作方法可以去地理国情监测云平台看看，或者从网上搜索下，这个答案我就是从网上找到答案的。回答完毕。

4. 在图像大小调整时,分析3种重采样的优缺点

1. 要减少图像像素数（尺寸）时就选“两次立方较锐利（适用于缩小）

2. 要增大图像像素数（尺寸）时就选“两次立方较平滑（适用于扩大）
由于插值运算时更加关注渐变色，所以用来对具有渐变色调的图运算效果更佳

5. 对于重采样的程序解析

重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

中文名重采样

外文名resampling

注 意根据信息内插象元信息

目 的提取出低分辨率影像

定义

重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。

在 遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

重采样方法

常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。其中，最邻近内插法最为简单，计算速度快，但是视觉效应差；双线性插值会使图像轮廓模糊；三次 卷积法产生的图像较平滑，有好的视觉效果，但计算量大，较费时。