INTERPOLACIJA DIGITALNE SLIKE

Interpolacija slike se na določeni stopnji pojavi pri vseh digitalnih fotografijah – ne glede na to, ali je to bayerjev demosaicing ali povečava fotografije. To se zgodi vsakič, ko spremenite velikost ali preslikavo (popačite) svoje slike iz ene mreže slikovnih pik v drugo. Spreminjanje velikosti slike je potrebno, ko morate povečati ali zmanjšati skupno število slikovnih pik, medtem ko lahko do ponovnega preslikave pride v več različnih scenarijih:popravljanje popačenja leče, spreminjanje perspektive in vrtenje slike.

Tudi če se izvede enaka sprememba velikosti slike ali preslikava, se lahko rezultati močno razlikujejo glede na algoritem interpolacije. To je samo približek, zato bo slika vedno izgubila nekaj kakovosti vsakič, ko se izvede interpolacija. Namen te vadnice je zagotoviti boljše razumevanje, kako se lahko rezultati razlikujejo – in vam pomaga zmanjšati morebitne izgube v kakovosti slike, ki jih povzroči interpolacija.

KONCEPT

Interpolacija deluje z uporabo znanih podatkov za oceno vrednosti na neznanih točkah. Na primer:če ste želeli vedeti temperaturo opoldne, vendar ste jo izmerili samo ob 11.00 in 13.00, lahko njeno vrednost ocenite z linearno interpolacijo:

Če bi imeli dodatno meritev ob 11.30, bi lahko videli, da se je večina dviga temperature zgodila pred poldnevom, in bi lahko uporabili to dodatno podatkovno točko za izvedbo kvadratne interpolacije:

Več kot imate temperaturnih meritev, ki so blizu poldneva, bolj sofisticiran (in upajmo, da natančnejši) je lahko vaš interpolacijski algoritem.

PRIMER SPREMEMBE VELIKOSTI SLIKE

Interpolacija slike deluje v dveh smereh in poskuša doseči najboljši približek barve in intenzivnosti slikovne pike na podlagi vrednosti okoliških slikovnih pik. Naslednji primer ponazarja, kako deluje spreminjanje velikosti/povečanje:

Povečaj 183 %

→

Za razliko od nihanj temperature zraka in zgornjega idealnega gradienta se lahko vrednosti slikovnih pik spreminjajo veliko bolj nenadoma od ene lokacije do druge. Tako kot pri temperaturnem primeru, več ko veste o okoliških slikovnih pikah, boljša bo interpolacija. Zato se rezultati hitro poslabšajo, ko bolj raztegnete sliko, in interpolacija nikoli ne more dodati podrobnosti vaši sliki, ki še niso prisotne.

PRIMER ROTACIJE SLIKE

Interpolacija se pojavi tudi vsakič, ko zasukate ali popačite sliko. Prejšnji primer je bil zavajajoč, ker so interpolatorji v njem še posebej dobri. Ta naslednji primer prikazuje, kako se lahko podrobnosti slike zelo hitro izgubijo:

Izvirno
Vrtenje

→ 45° rotacija
90° rotacija
(brez izgub) 2 X 45°
Rotacije 6 X 15°
Rotacije

Rotacija za 90° je brez izgub, ker nobene slikovne pike nikoli ni treba premakniti na mejo med dvema slikovnima točkama (in jih torej razdeliti). Upoštevajte, kako se večina podrobnosti izgubi že pri prvi rotaciji, čeprav se slika z zaporednimi rotacijami še naprej slabša. Zato se morate izogibati vrtenju fotografij, kadar je to mogoče; če to zahteva neporavnana fotografija, zavrtite največ enkrat.

Zgornji rezultati uporabljajo tako imenovani "bikubični" algoritem in kažejo znatno poslabšanje. Upoštevajte splošno zmanjšanje kontrasta, ki je razvidno iz tega, da barva postane manj intenzivna, in kako se okrog svetlo modre ustvarijo temni haloji. Zgornje rezultate je mogoče znatno izboljšati, odvisno od interpolacijskega algoritma in teme.

VRSTE INTERPOLACIJSKIH ALGORITMOV

Običajne interpolacijske algoritme lahko razvrstimo v dve kategoriji:prilagodljive in neprilagodljive. Prilagodljive metode se spreminjajo glede na to, kaj interpolirajo (ostri robovi ali gladka tekstura), medtem ko neprilagodljive metode obravnavajo vse slikovne pike enako.

Neprilagodljivi algoritmi vključujejo:najbližji sosed, bilinear, bikubik, zlepek, sinc, lanczos in druge. Odvisno od njihove kompleksnosti ti pri interpolaciji uporabljajo od 0 do 256 (ali več) sosednjih slikovnih pik. Več sosednjih slikovnih pik vključujejo, natančnejše lahko postanejo, vendar je to na račun veliko daljšega časa obdelave. Te algoritme je mogoče uporabiti za popačenje in spreminjanje velikosti fotografije.

Izvirnik Povečano 250 %

Prilagodljivi algoritmi vključujejo veliko lastniških algoritmov v licenčno programsko opremo, kot so:Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals in drugi. Mnogi od teh uporabijo drugačno različico svojega algoritma (na podlagi slikovne pike za slikovno piko), ko zaznajo prisotnost roba – s ciljem zmanjšati grde artefakte interpolacije na območjih, kjer so najbolj očitni. Ti algoritmi so v prvi vrsti zasnovani za povečanje podrobnosti brez artefaktov na povečanih fotografijah, zato nekaterih ni mogoče uporabiti za popačenje ali obračanje slike.

INTERPOLACIJA NAJBLIŽJEGA SOSED

Najbližji sosed je najosnovnejši in zahteva najmanj časa obdelave od vseh interpolacijskih algoritmov, ker upošteva samo eno slikovno piko – najbližjo točko interpolacije. To povzroči preprosto povečanje vsake slikovne pike.

BILINEARNA INTERPOLACIJA

Bilinearna interpolacija upošteva najbližjo sosesko 2x2 znanih vrednosti slikovnih pik, ki obdajajo neznano slikovno piko. Nato je potrebno tehtano povprečje teh 4 slikovnih pik, da se doseže končna interpolirana vrednost. Posledica tega so veliko bolj gladke slike kot pri najbližjem sosedu.

Diagram na levi je za primer, ko so vse znane razdalje slikovnih pik enake, tako da je interpolirana vrednost preprosto njihova vsota, deljena s štiri.

BIKUBNA INTERPOLACIJA

Bicubic gre korak dlje od bilinearnosti z upoštevanjem najbližje soseske 4x4 znanih slikovnih pik – za skupno 16 slikovnih pik. Ker so ti na različnih razdaljah od neznane slikovne pike, imajo bližje slikovne pike pri izračunu večjo utež. Bicubic ustvari opazno ostrejše slike kot prejšnji dve metodi in je morda idealna kombinacija časa obdelave in kakovosti izpisa. Zaradi tega je standard v številnih programih za urejanje slik (vključno z Adobe Photoshopom), tiskalniških gonilnikih in interpolaciji v fotoaparatu.

INTERPOLACIJA VIŠJEGA REDA:SPLINE &SINC

Obstaja veliko drugih interpolatorjev, ki upoštevajo več okoliških slikovnih pik in so zato tudi veliko bolj računsko intenzivni. Ti algoritmi vključujejo spline in sinc ter obdržijo največ informacij o sliki po interpolaciji. Zato so izredno uporabni, kadar slika zahteva več obračanja/popačenja v ločenih korakih. Vendar pa ti algoritmi višjega reda pri enostopenjskih povečavah ali zasukih zagotavljajo manjše vizualne izboljšave, ko se čas obdelave poveča.

INTERPOLACIJSKI ARTEFAKTI, NA KATERE JE POZOR

Vsi neprilagodljivi interpolatorji poskušajo najti optimalno ravnovesje med tremi nezaželenimi artefakti:robnimi oreji, zameglitvijo in vzdevkom.

Izvirno povečano
400 %

→ Vzdevek Zameglitev Edge Halo

Tudi najnaprednejši neprilagodljivi interpolatorji morajo vedno povečati ali zmanjšati enega od zgornjih artefaktov na račun drugih dveh — zato bo vsaj eden viden. Upoštevajte tudi, kako je robni sijoč podoben artefaktu, ki nastane zaradi prekomerne izostritve z neostro masko, in izboljša videz ostrine s povečanjem ostrine.

Prilagodljivi interpolatorji lahko ustvarijo zgornje artefakte ali pa tudi ne, lahko pa povzročijo tudi neslikovne teksture ali nenavadne slikovne pike na majhnih merilih:

Izvirno povečano
220 %

→ Prilagodljiva interpolacija

Po drugi strani pa se lahko nekateri od teh "artefaktov" iz prilagodljivih interpolatorjev obravnavajo tudi kot koristi. Ker oko pričakuje, da bo na območjih s fino teksturo, kot je listje, videlo podrobnosti do najmanjših velikosti, so ti vzorci domnevno prevarali oko od daleč (za nekatere teme).

ANTI-ALIASING

Anti-aliasing je postopek, ki poskuša čim bolj zmanjšati videz poravnanih ali nazobčanih diagonalnih robov, imenovanih "nazobčanost". Ti dajejo besedilu ali slikam grob digitalni videz:

Povečano 300 %
(z vzdevkom)

Povečano 300 %
(brez vzdevkov)

Anti-aliasing odstrani te neravnine in daje videz bolj gladkih robov in višje ločljivosti. Deluje tako, da upošteva, koliko idealen rob prekriva sosednje slikovne pike. Pomembni rob se preprosto zaokroži navzgor ali navzdol brez vmesne vrednosti, medtem ko poenostavljeni rob daje vrednost, ki je sorazmerna s tem, koliko roba je bilo znotraj posamezne slikovne pike:

Popolna diagonala

Izberite:

Vzdevek

Razlikovanje

Ponovno vzorčeno na nizko ločljivost

Velika ovira pri povečevanju slike je preprečitev, da bi interpolator povzročil ali poslabšal alias. Številni prilagodljivi interpolatorji zaznajo prisotnost robov in se prilagodijo tako, da čim bolj zmanjšajo prekrivanje, medtem ko še vedno ohranijo ostrino robov. Ker anti-aliasirani rob vsebuje informacije o lokaciji tega roba pri višjih ločljivostih, je prav tako možno, da bi zmogljiv prilagodljiv (za zaznavanje robov) interpolator lahko vsaj delno rekonstruiral ta rob pri povečavi.

OPOMBA O OPTIČNEM V primerjavi z DIGITALNIM ZOOM

Številni kompaktni digitalni fotoaparati lahko izvajajo optični in digitalni zoom. Fotoaparat izvede optični zoom tako, da premakne zoom objektiv tako, da poveča povečavo svetlobe, še preden doseže digitalni senzor. Nasprotno pa digitalni zoom poslabša kakovost s preprosto interpolacijo slike – potem ko je bila pridobljena s senzorjem.

10-kratni optični zoom 10-kratni digitalni zoom

Čeprav fotografija z digitalnim zoomom vsebuje enako število slikovnih pik, je jasno, da je podrobnosti veliko manj kot pri optičnem zoomu. Digitalnemu zoomu se je treba skoraj v celoti izogibati , razen če vam pomaga vizualizirati oddaljeni predmet na predoglednem zaslonu LCD vašega fotoaparata. Druga možnost je, da če redno fotografirate v JPEG in nameravate fotografijo naknadno obrezati in povečati, ima digitalna povečava vsaj to prednost, da izvede interpolacijo, preden se pojavijo kakršni koli artefakti stiskanja. Če ugotovite, da digitalno povečavo potrebujete prepogosto, kupite telekonverter dodatek ali še bolje:objektiv z daljšo goriščno razdaljo.

Za nadaljnje branje si oglejte podrobnejše vadnice o:
Digitalni povečavi fotografij
Spreminjanju velikosti slike za splet in e-pošto