DIGITÁLIS KÉP INTERPOLÁCIÓ

A képinterpoláció minden digitális fényképen megtörténik egy bizonyos szakaszban – legyen ez akár bayer demoszaicin, akár fényképnagyítás. Ez bármikor megtörténik, amikor átméretezi vagy áttervezi (torzítja) a képet egyik pixelrácsról a másikra. A kép átméretezése akkor szükséges, ha növelni vagy csökkenteni kell a képpontok teljes számát, míg az újraleképezés többféle forgatókönyv esetén is megtörténhet:az objektív torzításának korrekciója, a perspektíva megváltoztatása és a kép elforgatása.

Még ha ugyanazt a képátméretezést vagy újraleképezést hajtják végre, az eredmények jelentősen eltérhetnek az interpolációs algoritmustól függően. Ez csak egy közelítés, ezért a kép minősége mindig veszít minden egyes interpoláció során. Ennek az oktatóanyagnak az a célja, hogy jobban megértse, hogyan változhatnak az eredmények – segít minimalizálni az interpoláció okozta képminőség-veszteséget.

FOGALOM

Az interpoláció ismert adatok felhasználásával működik az ismeretlen pontokon lévő értékek becslésére. Például:ha meg akarta tudni a déli hőmérsékletet, de csak délelőtt 11 órakor és délután 1 órakor mérte, akkor lineáris interpolációval megbecsülheti az értékét:

Ha további mérést végez délelőtt 11:30-kor, akkor láthatja, hogy a hőmérséklet-emelkedés nagy része dél előtt történt, és ezt a további adatpontot használhatja másodfokú interpoláció végrehajtására:

Minél több, délhez közeli hőmérsékletmérés van, annál kifinomultabb (és remélhetőleg pontosabb) lehet az interpolációs algoritmusa.

PÉLDA KÉP MÉRETÉRE

A képinterpoláció két irányban működik, és megpróbálja elérni a pixel színének és intenzitásának legjobb közelítését a környező képpontok értékei alapján. A következő példa bemutatja az átméretezés/nagyítás működését:

183%-os nagyítás

→

A levegő hőmérséklet-ingadozásaitól és a fenti ideális gradienstől eltérően a pixelértékek sokkal hirtelenebbek változhatnak egyik helyről a másikra. A hőmérsékleti példához hasonlóan, minél többet tud a környező pixelekről, annál jobb lesz az interpoláció. Ezért az eredmények gyorsan romlanak, minél jobban megnyújtja a képet, és az interpoláció soha nem tud olyan részleteket hozzáadni a képhez, amelyek még nincsenek jelen.

PÉLDA KÉPFORGATÁSRA

Az interpoláció minden egyes kép elforgatásakor vagy torzulásakor is megtörténik. Az előző példa félrevezető volt, mert ebben az interpolátorok különösen jók. Ez a következő példa bemutatja, hogy a kép részletei hogyan veszhetnek el meglehetősen gyorsan:

Eredeti
Forgatás

→ 45°-os elforgatás
90°-os elforgatás
(veszteségmentes) 2 x 45°
Elforgatások 6 x 15°
Elforgatások

A 90°-os elforgatás veszteségmentes, mivel egyetlen pixelt sem kell áthelyezni két pixel határára (és ezért fel kell osztani). Figyelje meg, hogy a legtöbb részlet elveszik már az első forgatásnál, bár a kép tovább romlik az egymást követő elforgatások során. Ezért érdemes kerülni a fényképek elforgatását, ha lehetséges; ha egy kiegyenlítetlen fénykép megköveteli, legfeljebb egyszer forgassa el.

A fenti eredmények az úgynevezett "bicubic" algoritmust használnak, és jelentős romlást mutatnak. Figyelje meg a kontraszt általános csökkenését, amely nyilvánvaló a színek kevésbé intenzívebbé válásával, valamint a világoskék körül sötét glóriák létrehozásával. A fenti eredmények az interpolációs algoritmustól és a tárgytól függően jelentősen javíthatók.

AZ INTERPOLÁCIÓS ALGORITMUSOK TÍPUSAI

A gyakori interpolációs algoritmusok két kategóriába sorolhatók:adaptív és nem adaptív. Az adaptív módszerek attól függően változnak, hogy mit interpolálnak (éles élek vs. sima textúra), míg a nem adaptív módszerek minden pixelt egyformán kezelnek.

Nem adaptív algoritmusok ide tartozik:legközelebbi szomszéd, bilineáris, bikubikus, spline, sinc, lanczos és mások. Összetettségüktől függően ezek 0 és 256 (vagy több) szomszédos pixelt használnak az interpoláció során. Minél több szomszédos pixelt tartalmaznak, annál pontosabbak lehetnek, de ez sokkal hosszabb feldolgozási idő rovására megy. Ezekkel az algoritmusokkal a fényképek torzítására és átméretezésére egyaránt használható.

Eredeti 250%-os nagyítás

Adaptív algoritmusok számos szabadalmaztatott algoritmust tartalmaznak a licencelt szoftverekben, mint például:Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals és mások. Ezek közül sok az algoritmusuk más változatát alkalmazza (pixelenkénti alapon), amikor egy él jelenlétét észleli – a csúnya interpolációs műtermékek minimalizálása érdekében azokon a területeken, ahol azok a legszembetűnőbbek. Ezeket az algoritmusokat elsősorban arra tervezték, hogy maximalizálják a műtermékmentes részleteket a kinagyított fényképeken, így némelyikük nem használható a kép torzítására vagy elforgatására.

LEGKÖZELBBI SZOMSZÉD INTERPOLÁCIÓ

A legközelebbi szomszéd a legalapvetőbb, és az összes interpolációs algoritmus közül a legkevesebb feldolgozási időt igényel, mivel csak egy pixelt vesz figyelembe – az interpolált ponthoz legközelebb esőt. Ennek az a hatása, hogy minden képpont egyszerűen nagyobb lesz.

BILINEÁRIS INTERPOLÁCIÓ

A bilineáris interpoláció az ismeretlen pixelt körülvevő ismert pixelértékek legközelebbi 2x2-es környezetét veszi figyelembe. Ezután ennek a 4 pixelnek a súlyozott átlagára van szükség ahhoz, hogy megkapjuk a végső interpolált értéket. Ez sokkal simább képet eredményez, mint a legközelebbi szomszédnál.

A bal oldali diagram arra az esetre vonatkozik, amikor az összes ismert pixeltávolság egyenlő, így az interpolált érték egyszerűen az összegük osztva néggyel.

BIKUBIKUS INTERPOLÁCIÓ

A Bicubic egy lépéssel túllép a bilineárison, figyelembe véve az ismert pixelek legközelebbi 4x4-es környezetét – összesen 16 képpontot. Mivel ezek különböző távolságra vannak az ismeretlen pixeltől, a közelebbi pixelek nagyobb súlyt kapnak a számításban. A Bicubic észrevehetően élesebb képeket produkál, mint az előző két módszer, és talán a feldolgozási idő és a kimeneti minőség ideális kombinációja. Emiatt számos képszerkesztő programban (beleértve az Adobe Photoshopot is), a nyomtató-illesztőprogramokban és a fényképezőgépen belüli interpolációban szabványos.

MAGASABB RENDELÉS INTERPOLÁCIÓ:SPLINE &SINC

Sok más interpolátor létezik, amelyek több környező pixelt vesznek figyelembe, és így sokkal számításigényesebbek is. Ezek az algoritmusok tartalmazzák a spline-t és a sinc-t, és az interpoláció után a legtöbb képinformációt megtartják. Ezért rendkívül hasznosak, ha a kép többszörös elforgatást/torzítást igényel külön lépésekben. Az egylépéses nagyítások vagy elforgatások esetén azonban ezek a magasabb rendű algoritmusok a feldolgozási idő növekedésével csökkenő vizuális javulást biztosítanak.

AZ INTERPOLÁCIÓS MŰTERMÉKEK, AMIRE FIGYELEM

Minden nem adaptív interpolátor megkísérli megtalálni az optimális egyensúlyt három nemkívánatos műtermék között:a szélső glóriák, az elmosódás és az aliasing között.

Eredeti nagyítás
400%

→ Aliasing Elmosódás Edge Halo

Még a legfejlettebb nem adaptív interpolátoroknak is mindig növelniük vagy csökkenteniük kell a fenti műtermékek egyikét a másik kettő rovására – ezért legalább az egyik látható lesz. Figyelje meg azt is, hogy a peremglória hasonlít a nem éles maszkkal végzett túlélezés során keletkező műtermékhez, és az élesség növelésével javítja az élesség megjelenését.

Az adaptív interpolátorok előállíthatják a fenti műtermékeket, de nem képi textúrákat vagy furcsa pixeleket is előidézhetnek kis léptékben:

Eredeti nagyítás
220%

→ Adaptív interpoláció

Másrészt az adaptív interpolátorokból származó "termékek" némelyike ​​előnynek is tekinthető. Mivel a szem elvárja, hogy a finom szerkezetű területeken, például a lombozaton a legkisebb léptékig lásson részleteket, ezekről a mintákról azt állították, hogy távolról becsapják a szemet (bizonyos témák esetében).

ANTI-ALIASING

Az élsimítás egy olyan folyamat, amely megpróbálja minimalizálni az áldíszes vagy szaggatott átlós élek megjelenését, amelyeket "szaggatottságnak" neveznek. Ezek durva digitális megjelenést kölcsönöznek a szövegnek vagy a képeknek:

300%-os nagyítás
(álnévvel)

300%-os nagyítás
(aliasing nélkül)

Az élsimítás eltávolítja ezeket a szaggatottságokat, és simább éleket és nagyobb felbontást kölcsönöz. Úgy működik, hogy figyelembe veszi, hogy egy ideális él mennyire fedi át a szomszédos pixeleket. Az élsimított él egyszerűen felfelé vagy lefelé kerekedik köztes érték nélkül, míg az élsimított él azzal arányos értéket ad, hogy az él mekkora része volt az egyes pixeleken belül:

Tökéletes átló

Válassz:

Alias

Aliased

Újramintavétel alacsony felbontásra

A kép nagyítása során a fő akadály az, hogy az interpolátor megakadályozza, hogy az aliasingot előidézze vagy súlyosbítsa. Számos adaptív interpolátor észleli az élek jelenlétét, és úgy állítja be, hogy minimálisra csökkentse az aliasingot, miközben megőrzi az élek élességét. Mivel egy élsimított él nagyobb felbontás mellett tartalmaz információkat az él helyéről, az is elképzelhető, hogy egy erős adaptív (él-észlelő) interpolátor legalább részben rekonstruálja ezt az élt nagyításkor.

MEGJEGYZÉS AZ OPTIKAI V. DIGITÁLIS ZOOMHOZ

Sok kompakt digitális fényképezőgép képes optikai és digitális zoomot is végrehajtani. A fényképezőgép optikai zoomot hajt végre a zoomobjektív mozgatásával, így növeli a fény nagyítását, mielőtt elérné a digitális érzékelőt. Ezzel szemben a digitális zoom rontja a minőséget azáltal, hogy egyszerűen interpolálja a képet – miután azt az érzékelő észlelte.

10X optikai zoom 10X digitális zoom

Annak ellenére, hogy a digitális zoommal ellátott fotó ugyanannyi pixelt tartalmaz, a részletezés egyértelműen jóval kevesebb, mint az optikai zoommal. A digitális zoomot szinte teljesen el kell kerülni , hacsak nem segít megjeleníteni egy távoli tárgyat a fényképezőgép LCD előnézeti képernyőjén. Alternatív megoldásként, ha rendszeresen fényképez JPEG-ben, és azt tervezi, hogy utána kivágja és kinagyítja a fényképet, a digitális zoom legalább azzal az előnnyel jár, hogy interpolációt hajt végre, mielőtt bármilyen tömörítési műtermék megjelenne. Ha úgy találja, hogy túl gyakran van szüksége digitális zoomra, vásároljon telekonvertert. kiegészítő, vagy ami még jobb:hosszabb gyújtótávolságú objektív.

További olvasnivalókért, kérjük, keresse fel további oktatóanyagokat a következő témakörben:
Digitális fényképnagyítás
Képméretezés az interneten és e-mailben