Interpolace digitálního obrazu. Likbez: metody změny velikosti obrázku

Chcete-li zvětšit nebo zmenšit velikost obrazu, Photoshop používá metodu interpolace. Když tedy například přiblížíte obrázek, Photoshop vytvoří další pixely na základě hodnot sousedních. Zhruba řečeno, pokud je jeden pixel černý a druhý bílý, Photoshop vypočítá průměrnou hodnotu a vytvoří nový šedý pixel. Některé typy interpolace jsou rychlé a nekvalitní, jiné jsou složitější, ale dosahují dobrých výsledků.

Nejprve přejdeme do hlavní nabídky Obrázek – Velikost obrázku (Obrázek – Velikost obrázku) nebo Alt+Ctrl+I.

Pokud kliknete na šipku vedle parametru Převzorkování (převzorkování obrázku), pak se ve vyskakovacím okně objeví několik možností interpolace:

Automatický. Aplikace Photoshop vybere metodu převzorkování na základě typu dokumentu a podle toho, zda se má zvětšit nebo zmenšit.
Zachovat detaily (zvětšení). Když vyberete tuto metodu, zpřístupní se posuvník Redukce šumu pro vyhlazení šumu při změně měřítka obrazu.
Zachovat podrobnosti 2.0. Tento algoritmus dává velmi zajímavý výsledek zvětšení obrazu. Detail se samozřejmě nestává podrobnější, ale ten, který je zvětšen poměrně hodně bez ztráty přehlednosti.
. dobrá metoda pro zvětšování obrázků na základě bikubické interpolace, navržené speciálně pro hladší výsledky.
Bicubic Sharper (redukce). Dobrá metoda pro zmenšení velikosti obrazu je založena na zaostřené bikubické interpolaci. Tato metoda umožňuje zachovat detaily převzorkovaného obrázku. Pokud interpolace "Bicubic Downscale" způsobí, že některé oblasti obrazu jsou příliš ostré, zkuste použít bikubickou interpolaci.
Bkubický (hladké přechody). Pomalejší, ale více přesná metoda na základě analýzy barevných hodnot okolních pixelů. Díky použití složitějších výpočtů vytváří bikubická interpolace hladší barevné přechody než interpolace sousedních pixelů nebo bilineární interpolace.
Podle sousedních pixelů (pevné okraje) (Nejbližší soused (pevné okraje)). Rychlá, ale méně přesná metoda, která replikuje pixely obrázku. Tato metoda zachovává ostré okraje a vytváří zmenšenou velikost souboru v ilustracích, které obsahují hrubé okraje. Tato metoda však může vytvořit zubaté okraje, které se stanou patrnými při deformaci nebo změně velikosti obrazu nebo při provádění mnoha operací výběru.
Bilineární (bilineární). Tato metoda přidává nové pixely výpočtem průměrné hodnoty barev okolních pixelů. Poskytuje výsledek průměrné kvality.

Příklad použití Bicubic Smoother (zvětšení):

K dispozici je fotografie, rozměry 600 x 450 pixelů, rozlišení 72 dpi

Musíme to zvýšit. Otevře okno Velikost obrázku a vybrat si Bicubic Smoother (zvětšení), měrné jednotky - procenta.

Rozměry dokumentu se okamžitě nastaví na 100 %. Dále budeme obrázek postupně zvětšovat. Změňte hodnotu ze 100 % na 110 %. Když změníte šířku, výška se automaticky upraví sama.

Nyní jsou jeho rozměry již 660 x 495 pixelů. Opakováním těchto kroků lze dosáhnout dobrých výsledků. Samozřejmě bude pro nás docela obtížné dosáhnout dokonalé čistoty, protože fotografie byla malá a s nízkým rozlišením. Podívejte se ale na změny v pixelech.

Jak velké můžeme udělat fotografie díky metodě interpolace? Vše záleží na kvalitě fotografie, na tom, jak byla pořízena a za jakým účelem ji zvětšujete. Nejlepší odpověď: vezměte si to a uvidíte sami.

Uvidíme se v další lekci!

K interpolaci obrazu dochází u všech digitální fotografie v určité fázi, ať už jde o dematrizaci nebo škálování. Stává se to vždy, když změníte velikost nebo rozbalíte obrázek z jedné mřížky pixelů na druhou. Změna velikosti obrázku je nezbytná, když potřebujete zvýšit nebo snížit počet pixelů, přičemž ke změně polohy může dojít nanejvýš různé příležitosti: Korekce zkreslení čočky, změna perspektivy nebo otočení obrazu.

I když se změní velikost nebo znovu naskenuje stejný obrázek, výsledky se mohou výrazně lišit v závislosti na interpolačním algoritmu. Protože jakákoli interpolace je pouze aproximace, obraz ztratí určitou kvalitu, kdykoli bude interpolován. Účelem této kapitoly je poskytnout lepší pochopení toho, co ovlivňuje výsledek – a tím vám pomoci minimalizovat ztrátu kvality obrazu způsobenou interpolací.

Pojem

Podstatou interpolace je využít dostupná data k získání očekávaných hodnot v neznámých bodech. Pokud jste například chtěli vědět, jaká byla teplota v poledne, ale naměřili jste ji v 11 hodin, můžete její hodnotu odhadnout pomocí lineární interpolace:

Pokud jste měli v půl dvanácté další dimenzi, můžete si všimnout, že teplota před polednem rostla rychleji, a použít tuto další dimenzi pro kvadratickou interpolaci:

Čím více měření teploty kolem poledne máte, tím složitější (a očekávaně přesnější) může být váš interpolační algoritmus.

Příklad změny velikosti obrázku

Interpolace obrazu pracuje ve dvou rozměrech a snaží se dosáhnout co nejlepší aproximace barvy a jasu pixelu na základě hodnot okolních pixelů. Následující příklad ilustruje, jak funguje škálování:

originál před po bez interpolace

Na rozdíl od kolísání teploty vzduchu a ideálního gradientu výše se hodnoty pixelů mohou bod od bodu měnit mnohem dramatičtěji. Stejně jako u příkladu teploty, čím více budete vědět o okolních pixelech, tím lépe bude fungovat interpolace. To je důvod, proč se výsledky s roztahováním obrazu rychle zhoršují a kromě toho interpolace nikdy nemůže přidat do obrazu detaily, které nemá.

Příklad otočení obrazu

K interpolaci dochází také pokaždé, když otočíte nebo změníte perspektivu obrazu. Předchozí příklad byl zavádějící, protože to speciální případ, kde interpolátory obvykle fungují dobře. Následující příklad ukazuje, jak rychle lze ztratit detaily obrázku:

originál 45 rotace 90 rotace (bez ztráty) 2 rotace 45° 6 rotací 15°

Otočení o 90° nezavádí žádnou ztrátu, protože žádný pixel nemusí být umístěn na hranici mezi dvěma (a v důsledku toho se rozdělit). Všimněte si, kolik detailů se ztratí při prvním otočení a jak kvalita dále klesá při dalších otočeních. To znamená, že by se mělo co nejvíce vyhnout rotacím; pokud je třeba otočit nerovný rám, neotáčejte jej více než jednou.

Výše uvedené výsledky využívají tzv. „bikubický“ algoritmus a vykazují výrazné zhoršení kvality. Všimněte si, jak se snižuje celkový kontrast kvůli poklesu intenzity barev, jak se kolem světle modré objevují tmavé halo. Výsledky mohou být výrazně lepší v závislosti na interpolačním algoritmu a zobrazovaném předmětu.

Typy interpolačních algoritmů

Obecně přijímané interpolační algoritmy lze rozdělit do dvou kategorií: adaptivní a neadaptivní. Adaptivní metody se liší v závislosti na předmětu interpolace (tvrdé okraje, hladká textura), zatímco neadaptivní metody zacházejí se všemi pixely stejně.

Mezi neadaptivní algoritmy patří: nejbližší soused, bilineární, bikubický, spline, funkce kardinálního sinusu (sinc), Lanczosova metoda a další. V závislosti na složitosti používají pro interpolaci od 0 do 256 (nebo více) sousedních pixelů. Čím více sousedních pixelů obsahují, tím přesnější mohou být, ale to je na úkor výrazného prodloužení doby zpracování. Tyto algoritmy lze použít jak pro rozbalení, tak pro změnu měřítka obrazu.

Adaptivní algoritmy zahrnují mnoho komerčních algoritmů v licencovaných programech, jako je Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals a další. Mnoho z nich používá různé verze svých algoritmů (založených na analýze pixel po pixelu), když zjistí přítomnost okraje, aby minimalizovaly nevzhledné interpolační defekty v místech, kde jsou nejvíce viditelné. Tyto algoritmy jsou primárně navrženy tak, aby maximalizovaly detaily bez defektů ve zvětšených obrázcích, takže některé z nich nejsou vhodné pro otáčení nebo změnu perspektivy obrázku.

Metoda nejbližšího souseda

Toto je nejzákladnější ze všech interpolačních algoritmů a vyžaduje nejméně času na zpracování, protože bere v úvahu pouze jeden pixel - ten, který je nejblíže bodu interpolace. V důsledku toho se každý pixel zvětší.

Bilineární interpolace

Bilineární interpolace uvažuje čtverec 2x2 známých pixelů obklopujících neznámý. Jako interpolovaná hodnota se použije vážený průměr těchto čtyř pixelů. Výsledkem je, že obrázky vypadají mnohem hladší než výsledek metody nejbližšího souseda.

Diagram vlevo je pro případ, kdy jsou všechny známé pixely stejné, takže interpolovaná hodnota je jednoduše jejich součet dělený 4.

Bikubická interpolace

Bikubická interpolace jde o krok dále než bilineární, vezmeme-li v úvahu pole 4x4 okolních pixelů – celkem 16. Protože jsou zapnuté různé vzdálenosti z neznámého pixelu se při výpočtu přikládá větší váha nejbližším pixelům. Bikubická interpolace vytváří výrazně ostřejší obrazy než předchozí dvě metody a je pravděpodobně nejlepší z hlediska doby zpracování a kvality výstupu. Z tohoto důvodu se stal standardem pro mnoho programů pro úpravu obrázků (včetně Adobe Photoshop), ovladače tiskárny a vestavěná interpolace fotoaparátu.

Interpolace vyššího řádu: splajny a sinc

Existuje mnoho dalších interpolátorů, které berou v úvahu více okolních pixelů a jsou tedy výpočetně náročnější. Tyto algoritmy zahrnují spline a kardinální sinus (sinc) a uchovávají většinu obrazových informací po interpolaci. V důsledku toho jsou mimořádně užitečné, když obraz vyžaduje více otočení nebo změny perspektivy v jednotlivých krocích. Pro jednotlivé přírůstky nebo rotace však takové algoritmy vyššího řádu dávají málo vizuální zlepšení s výrazným prodloužením doby zpracování. Navíc v některých případech funguje algoritmus kardinálního sinusu na hladkém řezu hůře než bikubická interpolace.

Pozorované interpolační defekty

Všechny neadaptivní interpolátory se snaží najít optimální rovnováhu mezi třemi nežádoucími defekty: okrajovými haló, rozostřením a aliasingem.

originální aliasing blur halo

I ty nejvyvinutější neadaptivní interpolátory jsou vždy nuceny zvětšovat nebo zmenšovat jednu z výše uvedených vad na úkor ostatních dvou – v důsledku toho bude alespoň jedna z nich patrná. Všimněte si, jak okrajové halo vypadá jako defekt vzniklý doostřením pomocí neostré masky a jak doostřením zesiluje zdánlivou ostrost.

Adaptivní interpolátory mohou, ale nemusí vytvářet vady popsané výše, ale mohou také generovat textury, které jsou neobvyklé pro původní obrázek nebo jednotlivé pixely ve velkých měřítcích:

Malý texturovaný materiál Plocha při 220% zvětšení

Na druhou stranu lze za výhody považovat i některé „závady“ adaptivních interpolátorů. Vzhledem k tomu, že oko očekává, že oblasti s jemnou texturou, jako je listí, budou propracovány do nejmenších detailů, mohou takové vzory na dálku klamat oko (u určitých typů materiálů).

Vyhlazování

Vyhlazování nebo vyhlazování je proces, který se snaží minimalizovat vzhled zubatých nebo zubatých diagonálních okrajů, které dodávají textu nebo obrázkům hrubý digitální vzhled:

Vyhlazení tyto kroky odstraní a vytvoří dojem měkčích hran a vysoké rozlišení. Bere v úvahu, jak moc ideální okraj překrývá sousední pixely. Stupňovité ohraničení je jednoduše zaokrouhleno nahoru nebo dolů bez mezilehlé hodnoty, zatímco hladké ohraničení vytváří hodnotu úměrnou tomu, jak velká část ohraničení je v každém pixelu:

Důležitým hlediskem při zvětšování obrázků je vyhnout se nadměrnému aliasingu způsobenému interpolací. Mnoho adaptivních interpolátorů detekuje přítomnost hran a upravuje je tak, aby minimalizovaly aliasing při zachování ostrosti hran. Vzhledem k tomu, že vyhlazená hrana obsahuje informaci o její poloze při vyšším rozlišení, je dost možné, že výkonný adaptivní (hrany detekující) interpolátor bude schopen při přiblížení hranu alespoň částečně rekonstruovat.

Optický a digitální zoom

Mnoho kompaktních digitální fotoaparáty může provádět optický i digitální zoom (zoom). Optického zoomu je dosaženo pohybem zoomové čočky tak, aby bylo světlo zesíleno před dopadem na digitální snímač. Naproti tomu digitální zoom snižuje kvalitu prostou interpolací obrazu poté, co byl přijat snímačem.

Optický zoom (10x) Digitální zoom (10x)

I když fotografie využívající digitální zoom obsahuje stejný počet pixelů, je zřetelně méně detailní než při použití optického zoomu. Na druhou stranu, pokud běžně fotíte do JPEG a chcete snímek následně oříznout a zvětšit, má digitální zoom tu výhodu, že se před zavedením kompresních artefaktů interpoluje. Pokud se vám zdá, že potřebujete digitální zoom příliš často, kupte si telekonvertor nebo ještě lépe objektiv s delší ohniskovou vzdáleností.

Obraz digitalizovaný na skeneru se při editaci zobrazí na monitoru počítače a v editoru se zpracuje tak, aby byla získána kvalitní tištěná verze. Tento řetězec operací je většině uživatelů tak známý, že jen málokdo přemýšlí o obtížných proměnách, kterými originál na své cestě prochází.

Obrazová verze obrázku je jednoduše matice bodů, která je popsána svými rozměry na výšku a šířku. Obraz 600 x 400 zabere pevně stanovené množství místa na obrazovce na jakémkoli monitoru, bez ohledu na to, jak funguje. Pokryje téměř celou obrazovku, pokud je pro ni zvoleno rozlišení 640 * 480, na obrazovce s rozlišením 1024 * 768 zabere asi čtvrtinu místa a nakonec při rozlišení 1600 * 1200 , bude obsazena o něco více než jedna devítina plochy obrazovky. Přitom fyzické rozměry, tzn. rozměry, které se počítají v palcích a centimetrech, budou záviset na úhlopříčce monitoru.

Jaké budou rozměry obrázku při tisku? Pro sofistikovaného uživatele Photoshopu je odpověď zřejmá. Rozměry tištěné verze se shodují s rozměry skenované předlohy (abychom byli extrémně přesní, s rozměry skenované oblasti). Tato přirozená konvence pro všechny grafické programy je výchozí nastavení; ale většina rastrových editorů má speciálními prostředky změna velikosti tisku.

Chcete-li nastavit velikost obrazovky obrázku, která odpovídá jeho tištěné verzi, musíte provést příkaz hlavní nabídky Zobrazit - Velikost tisku Photoshop editor nebo použijte tlačítko panelu se stejným názvem.

Předpokládejme, že chcete vytisknout obrázek o velikosti 600 * 600 pixelů. Tyto rozměry jsou dané, nyní nezáleží na tom, jak získají rozlišení skenování a nastavení tisku. Pokud nastavíte rozměry tištěné verze na 10 palců, bude rozlišení 600 bodů / 10 palec = 60 dpi. Zde je několik hodnot rozlišení pro různé rozměry tištěného tisku:

600 bodů / 5 palců = 120 dpi;
600 bodů / 3 palce = 200 dpi;
600 bodů / 2 palce = 300 dpi.

Všechny tyto změny vůbec neovlivňují obrazovou verzi, všechny její výhody a nevýhody jsou stanoveny ve fázi skenování a změny v oblasti tisku nemají vliv na kvalitu digitalizované předlohy. To však výrazně ovlivňuje kvalitu tištěné verze.

Pro jakékoli tiskové zařízení existuje určitá optimální hodnota rozlišení. digitální obraz kdy bude tiskové zařízení schopno předat maximální počet detailů originálu. Kvalita výsledku závisí také na typu zvoleného papíru. Tento vliv je zvláště výrazný pro nejpopulárnější v naší době. tisková zařízení- barevné inkoustové tiskárny.

Nechť je pro zvolenou tiskárnu a typ papírového média optimální hodnota rozlišení 200 dpi. Jaké jsou důsledky tisku vybrané předlohy s rozlišením 120 dpi? Toto řešení povede ke ztrátě kvality, protože se v tisku ztratí některé detaily. A pokud o výsledek soutěžíte volbou vyššího rozlišení tisku? Pokud například nastavíte 300 dpi nebo více, tiskárna dostane nadbytečné informace, které prostě nemůže použít.

Předpokládejme, že naskenovaná verze obrázku vykazuje při zobrazení na monitoru průměrnou kvalitu. Dá se to vylepšit tiskem na kvalitní papír s vysokým rozlišením? Zaostření nebude fungovat, protože tisk nepřidává k originálu nové informace, tiskárna používá pouze data, která jsou obsažena v obrázku ve fázi digitalizace. Tyto myšlenkové experimenty samozřejmě zjednodušují reálná situace případy, ale fungování zásady rozumné dostatečnosti pro volbu optimální rozlišení tisku lze jen stěží zpochybnit.

Pokud tedy zafixujete rozměry bodů obrázku, pak jakákoliv změna rozlišení znamená úpravu oblasti tisku. Opak je také pravdou. V rastrová grafika tato transformace se nazývá škálování.

Proč změnit měřítko obrázku? Důvodů je mnoho a často velmi závažné. Mnoho moderních digitálních fotoaparátů střední třídy vytváří obrázky malé velikosti, které po vytištění zaberou místo poštovní známky. Počítačové publikační systémy vyžadovat obrázky pevných rozměrů, které nemusí odpovídat původním rozměrům atd.

Změna měřítka nemění fyzické rozměry grafický soubor, protože neovlivňuje žádný z parametrů (počet bodů, barevná hloubka), na kterých závisí jeho hodnota.

Vzorkování

Změna počtu pixelů v obrázku se nazývá vzorkování. Tato operace samozřejmě ovlivňuje velikost obrazu na obrazovce, která se na monitoru s konstantní charakteristikou zvětšuje nebo zmenšuje v závislosti na zadaných hodnotách.

Rýže. 2.4.

Vysvětleme si tuto operaci na příkladu obrázku ze standardní kolekce editoru (obr. 2.4). Původní verze obrázku, která zabírá střední pozici, má rozlišení 72 dpi . Zdvojnásobení rozlišení na 144 dpi má za následek zvýšení počtu pixelů a zvětšení lineárních rozměrů obrazovky verze obrázku (vzorek vpravo). Snížením rozlišení na 36 dpi vznikne přesně opačný efekt (levý vzorek).

Na rozdíl od škálování není vzorkování výpočetně elementární operací, protože drasticky zasahuje do struktury obrazu.

Nechť existuje obrázek 400*400 pixelů. Zmenšíme-li jeho rozměry obrazovky na 300*300 , pak to na první pohled znamená mírný zásah do originálu – zmenšení pouze o tři čtvrtiny. Jiný obrázek se otevře, pokud spočítáte počet bodů před a po operaci. Původní obrázek se skládal z 400*400 = 160 000 pixelů a po převodu má 300*300 = 90 000 pixelů - téměř o polovinu méně. Je jasné, že takto rozsáhlá operace ve svých důsledcích nemůže ovlivnit kvalitu obrazu.

Ještě složitější problémy je třeba řešit zvýšením počtu bodů. Pokud při jejich zmenšování program jednoduše zahodí pixely navíc, pak při zvětšování matice je třeba „vymyslet“ další body. Přidávání nových pixelů se provádí pomocí speciálních interpolačních algoritmů.

Snížení počtu pixelů v obrázku je relativně bezpečný postup, který přímo neovlivňuje kvalitu předlohy. Zvětšování pixelů je složitější z hlediska algoritmů a důsledků. Malý nárůst rastru nemá znatelné negativní důsledky . Transformace měřítka tohoto druhu téměř vždy zhoršuje ostrost obrazu a poněkud rozmazává obraz.

V rastrové grafice se rozšířily tři hlavní metody vzorkování (všechny jsou podporovány editorem Photoshopu), které se mezi sebou liší rychlostí práce a přesností výsledků:

Nejbližší sousedství(Podle sousedních pixelů). Nejjednodušší interpolační metoda s vysoká rychlost práce a výsledky nejsou nejvyšší kvality. Charakteristiky jeho nejbližšího skutečného souseda se berou jako vzorek pro nový pixel. Metoda poskytuje dobré výsledky pro oblasti s pravidelnou geometrií, jako jsou přímky, obdélníky atd.;
Bilineární(Bilineární). Tato metoda je poněkud obtížnější implementovat, ale dává nejlepší skóre ve srovnání s metodou Nejbližší sousedství. Možnosti nový bod jsou vypočteny zprůměrováním barevných nebo tónových charakteristik sousedních skutečných pixelů v obrázku. Metoda ukazuje své výhody při snížení počtu obrazových bodů. Racionální oblastí jeho použití je zpracování snímků střední kvality;
Bikubický(Bkubický). Tento nejlepší metoda interpolace, z tohoto důvodu je výchozí v editoru Photoshopu. Nové body se počítají ze stávajících sousedů na základě o něco složitějších algoritmů než v předchozí metodě;
Bkubický hladič(Bkubický s vyhlazováním). Varianta metody bikubické interpolace. Je navržen tak, aby vzorkoval obrázky ve vysoké kvalitě a zároveň zvětšoval jejich velikost;
Bikubický ostřejší(Bkubický s nastavením ostrosti). Varianta metody bikubické interpolace. Je navržen tak, aby zpracovával vysoce kvalitní snímky při současném zmenšení jejich velikosti.

Co se stane s rozlišením a tisknutelnou oblastí během procesu vzorkování? Odpověď definuje pojem rozlišení: Délka ( palce ) * Rozlišení (dpi) = Počet bodů.

Tento poměr ukazuje, že při jakémkoli vzorkování obrázku by se měla změnit jeho skutečná délka nebo rozlišení. Z hlediska matematiky jsou obě možnosti rovnocenné, důležité je pouze dodržet rovnost pravé a levé strany rovnice. Když vzorkujete obrázek ve Photoshopu, rozměry tisku se změní, zatímco rozlišení zůstane stejné. Poněkud složitější manipulací s numerickými poli stejného dialogového okna můžete kompenzovat změnu počtu bodů pomocí nových hodnot rozlišení.

Vzorkování může být také prováděno pomocí digitalizačních zařízení. Při zpracování předlohy s rozlišením, které není nedílnou součástí maximální optiky rozlišení skeneru je implementována procedura v mnoha ohledech připomínající bilineární interpolaci prováděnou rastrovými editory při změně počtu obrazových bodů. Podívejme se na tuto situaci podrobněji. Předpokládejme, že chcete digitalizovat originál široký tři palce na skeneru s maximálním optickým rozlišením 600 dpi. Jednoduchým vynásobením můžete zjistit počet fotosenzitivních, kteří budou zapojeni do tohoto postupu. To se rovná 600 * 3 = 1800. Pokud je rozlišení nastaveno na poloviční maximum (300 dpi ), pak se procesu digitalizace zúčastní 900 senzorů, tzn. každou vteřinu. Provoz v tomto režimu může být organizován základními prostředky bez provádění hlubokých změn v řídicích algoritmech zařízení. Zcela jiná situace nastane, pokud se zvolí vzorkovací hustota, která není nedílnou součástí maximálního optického rozlišení. To povede k narušení pravidelnosti umístění aktivních snímačů, takže originální pohled na snímanou předlohu lze vytvořit pouze za účasti speciálních korekčních algoritmů, které pracují na principu softwarové interpolace.

Volba rozlišení skenování je často odůvodněna racionálními důvody, ale navzdory pádným fyzikálním argumentům a koherentnímu logickému uvažování má uživatel téměř vždy značnou svobodu volby. I v myšlenkovém experimentu je těžké si představit situaci, kdy se nelze odchýlit od vypočteného rozlišení skenování. Ve většině případů nedochází ke kritickým změnám kvality obrazu ani při výrazných odchylkách rozlišení od vypočtených optimálních hodnot. Proto je třeba volit takovou hustotu digitalizace, která se blíží vypočtené hodnotě shora a zároveň je nedílnou součástí maximálního optického rozlišení zvoleného snímacího zařízení. Jinými slovy, pokud je skener schopen pracovat s rozlišením 300 dpi, pak jsou násobky 75, 100, 150 dpi vhodnější než nastavení skenování, které není nedílnou součástí 300, jako je 120 nebo 175 dpi. Pokud pro nějaký originál, výpočtem nebo jinak, optimální rozlišení 140 dpi, pak je při reálném skenování vhodné nastavit 150 dpi.

Všimněme si ještě jednou zásadních rozdílů mezi škálováním a diskretizací. První operace ovlivní pouze tištěnou verzi obrázku, nijak neovlivňuje skutečné pixely, takže verze obrazovky Obraz nedochází k žádným změnám ani při výrazných úpravách měřítka. Jeho výsledky lze vidět pouze při tisku dokumentu. Druhá operace je technicky složitější a z hlediska výsledků zodpovědnější. Provádí hlubokou restrukturalizaci obrazu, za určitých podmínek, ovlivňující každý jeho pixel.

V anglicky psané literatuře se často provádí jemné terminologické rozlišení mezi zvyšováním a snižováním počtu teček. První operace se nazývá upsampling a druhá je downsampling a samotný obecný termín je převzorkování. V domácí literatuře můžete najít doslovný, trasovací překlad těchto operací do ruštiny – upsampling, downsampling a resampling! Pokud se lze ještě smířit s posledním termínem, pak první dvě slova zjevně nesouhlasí se strukturou ruské řeči a jejich existence není diktována technickou nutností.

Měřítko a vzorkování ve Photoshopu

Photoshop je profesionální rastrový editor, takže plně podporuje funkce škálování a vzorkování. Všechny možné operace tohoto typu se provádějí pomocí jediného dialogového okna Velikost obrázku (velikost obrázku). Pro zobrazení na obrazovce stačí provést příkaz Obrázek - Velikost obrázku (obr. 2.5).

Rýže. 2.5.

Zvažte hlavní vlastnosti tohoto okna:

Rozměry pixelů (Dimension). Tato část zobrazuje rozměry obrázku zadané v pixelech nebo procentech a celkovou velikost aktuálního dokumentu v kilobajtech nebo megabajtech. Pole v této části jsou dostupná, pokud je aktivní možnost Převzorkovat obrázek. V opačném případě program přímou změnu těchto hodnot zakáže;
Velikost dokumentu (velikost tisku). Tato část zobrazuje informace o skutečných rozměrech tisku a rozlišení, ve kterém obrázek získává své aktuální rozměry. Tato pole umožňují přímou úpravu. Zvětšení velikosti tištěného tisku znamená zvýšení počtu pixelů v digitální verzi obrázku a naopak;
Omezit proporce(Dodržujte proporce). Tato možnost řídí poměr stran dokumentu. Je-li povoleno, bude při jakýchkoli operacích s obrázkem zachován původní poměr stran. Pokud volba není vybrána, pak lze rozměry stran měnit nezávisle na sobě.
Převzorkování obrázku (interpolace). Tato možnost řídí proces vzorkování. Pokud je povoleno, pak vám program umožňuje změnit rozměry bodů originálu a tím i celkový počet pixelů podle volby uživatele. V opačném případě budou všechna pole v části Pixel Dimension nedostupná a rozměry budou řízeny pouze nastavením velikosti nebo rozlišení tisku.
Změna velikosti rastru se provádí pomocí interpolačních algoritmů. K výběru metody interpolace slouží nepojmenovaný seznam umístěný vedle přepínače. Můžete si vybrat jednu z pěti dostupné metody Přepočet nejbližšího obrázku sousedství(Podle sousedních pixelů), Bilinear (Bilinear) a tři varianty metody Bicubuc (Bicubic). Vlastnosti těchto diskretizačních algoritmů byly diskutovány v předchozí části.

Pokud byly manipulace s nastavením dialogového okna Velikost obrázku neúspěšné, můžete je resetovat a vrátit se k výchozím hodnotám parametrů. Chcete-li to provést, stiskněte a podržte Klávesa Alt v důsledku toho se tlačítko Storno změní na Reset, které slouží k vyřazení změn provedených v okně. Tato standardní technika editoru se používá v mnoha programových dialozích.

Jaké jsou důvody pro škálování? Není možné zmínit všechny situace, kdy je tato technika nezbytná. Uveďme jen jeden příklad. Mnoho digitálních fotoaparátů vytváří originály s nízkým rozlišením značné velikosti. Nechte získat obrázek s rozlišením 72 dpi a velikostí 30 na 20 centimetrů. Pokud jej odešlete k tisku v tomto stavu, bude kvalita tisku nízká. Můžete bezpečně předvídat výskyt hrbolků na okrajích čar a jasně rozlišitelných kroků v oblastech s hladkými barevnými přechody. Počet bodů v originálu je dostatečně velký (téměř půl milionu), aby se vytvořila vysoce kvalitní tištěná verze. Stačí zmenšit velikost tištěné verze. Chcete-li to provést, vypněte možnost Převzorkovat obrázek a do polí Velikost dokumentu zadejte přiměřené velikosti tisku, například 10 centimetrů na šířku. Program přepočítá všechny ostatní dostupné parametry. Výška pak bude 6,5 cm a rozlišení 215. Tyto hodnoty zaručují dostatečně kvalitní tisk.

Klíčové výrazy

Bikubická interpolace- metoda interpolace, ve které jsou nové body bitmapa jsou vytvořeny z hodnot barev a jasu několika sousedních pixelů. Tato interpolační metoda je založena na složitějším výpočetním algoritmu než metoda nejbližšího souseda, takže vyžaduje více výpočetních zdrojů, ale poskytuje lepší výsledky.

barevná hloubka- celkový počet binárních číslic na pixel bitmapy. Nechte zapsat nějaký obrázek v systému RGB a každé chromatické souřadnici R, G a B je přiděleno 8 binárních číslic (1 bajt). Lze tvrdit, že tento obrázek má barevnou hloubku 8 bitů na kanál nebo 3 * 8 = 24 bitů na pixel.

Vzorkování- změna počtu bitmapových pixelů.

Interpolované rozlišení- charakteristika digitalizačních zařízení, ve kterých se digitální obrazové body získávají kombinací fyzického čtení a softwarové interpolace.

Bitmapová interpolace- postup pro výpočet a přidávání nových bodů do rastrového obrázku.

Měřítko bitmapy- změna rozlišení obrazu při jeho výstupu na různá média za předpokladu, že budou zachovány bodové velikosti originálu.

Metoda nejbližšího souseda- metoda interpolace, která generuje nové body v rastrovém obrázku, přičemž si vypůjčuje barevné a jasové charakteristiky z nejbližšího sousedního bodu. Nejrychlejší a nejhrubší metoda interpolace.

Mechanické rozlišení- charakteristika plochých skenerů, rovna vertikální hustotě vzorku. Toto nastavení se obvykle rovná minimálnímu posunutí vozíku plochého skeneru, a proto se nazývá vertikální rozlišení.

Optické rozlišení- charakteristika plochých skenerů, rovná se hustotě fotoreceptorů. Toto nastavení se někdy označuje jako horizontální rozlišení.

Digitalizace- postup převodu obrázku do rastrové elektronické podoby.

Rozlišení obrazu- charakteristika rastrového obrázku, která udává hustotu bodů (pixelů) na jednotku délky. Obvykle se měří v bodech na palec (dot per palec, dpi) nebo pixelů na palec (pixel na palec, ppi).

Povolení digitální fotoaparát - celkový počet receptorů fotosenzitivní matrice, například 8 megapixelů = 8 milionů pixelů.

Rozlišení obrazovky- dvě čísla rovnající se maximálnímu počtu nezávislých adresovatelných bodů na šířku a výšku, například 800*600, 1024*768 .

True Color Color Space- Barevný prostor systému RGB s barevnou hloubkou 24 bitů na pixel. Sada barev v tomto prostoru je 16 777 216. Tato paleta je dostatečná pro prezentaci a zpracování většiny digitálních obrázků v elektronickém publikování a tisku.

Chcete-li pochopit, jaké procesy jsou součástí mechanismu změny velikosti obrázku, přečtěte si - stavební materiál jakéhokoli bitmapového obrázku. Jsou to zkrátka malé barevné čtverečky, ze kterých se jako mozaika skládá obrázek.

Když mluvíme o velikostech, mluvíme o o povolení. Zapisuje se jako součet pixelů v jednom řádku na šířku a v jednom sloupci na výšku a zapisuje se takto: 655×382. Toto jsou velikosti následujícího umění:

Proto při změně velikosti obrázku musíme změnit hodnoty šířky a/nebo výšky těchto pixelů.

V případě zmenšování, pokud například změníme náš příklad na 300×175, obrázek se již bude skládat z 300 pixelů na šířku a 175 pixelů na výšku. K žádnému zúžení nedošlo. Photoshop spočítal pixely na obrázku a vymýšlel, kterých se zbavit.

Tento proces ale není vratný. Pokud potřebujete vše vrátit zpět nebo udělat ještě více, pak se spustí nový proces – navýšení.

V případě zvětšení velikosti Photoshop vypočítá, které pixely chybí, a přidá je na základě složitých algoritmů zpracování. Tento proces nemůže být vysoce kvalitní, takže při zvětšení obrázku se kvalita ztrácí. Obraz ztrácí ostrost detailů, je rozmazaný. Pro přehlednost zvětším výše uvedený příklad na původní velikost. Porovnat:

Při přiblížení tedy bude kvalita značně záviset na počáteční velikosti obrázku a samozřejmě na tom, ke kterému potřebujete „dorůst“.

Dialogové okno Velikost obrázku

Nejzákladnějším způsobem, jak změnit velikost obrázku, je použít příkaz nabídky:

Image - Image Size (Image - Image Size).

Klávesová zkratka: Alt+Ctrl+I.

Otevře se dialogové okno:

Toto dialogové okno umožňuje za prvé získat informace o aktuálních rozměrech obrázku a za druhé je skutečně změnit.

Rozměr (rozměry pixelů)

Chcete-li změnit velikost obrázku, změňte hodnoty Šířky a výšky. Ve výchozím nastavení se měří v pixelech, ale procenta lze vybrat z rozevíracího seznamu.

Věnujte pozornost závorce a ikoně ve formě řetězu. To znamená, že při změně šířky nebo výšky se druhá hodnota automaticky změní ve stejných proporcích jako původní obrázek. To je nezbytné, aby se neukázalo, že je stlačený nebo protáhlý. Chcete-li tuto funkci povolit/zakázat, zaškrtněte políčko "Zachovat poměr stran"(Omezit proporce).

Velikost tisku (velikost dokumentu)

Tuto skupinu nastavení jsem zmínil, když jsem mluvil o tiskárně. Povolení(Rozlišení) mění velikost pixelů a ovlivňuje kvalitu tisku. U tiskáren klidně nastavte v rozmezí 200-300 pixelů na palec.

Hodnoty Width a Height nám říkají, na jaké velikosti papíru lze obrázek vytisknout. Změnou čísel se také změní velikost obrázku. Upozorňujeme, že existuje také funkce pro zachování proporcí.

Styly měřítka

Určuje, zda program změní měřítko stylů vrstev aplikovaných na obraz. Doporučuje se ponechat toto políčko zaškrtnuté, jinak by například vámi přidaný stín mohl být větší nebo menší než samotný obrázek.

Interpolace

To je váš klíč ke změně rozlišení bez ovlivnění kvality obrazu. Interpolace(Resample Image) je proces, při kterém Photoshop reaguje na příkaz pro změnu velikosti přidáním nebo odečtením obrazových bodů. Problém je v tom, že při interpolaci program "hádá", a to může zničit kvalitu obrazu.

Při prvním spuštění programu, nastavení Interpolace zapnutý a je zodpovědný za zvýšení nebo snížení počtu pixelů v obrázku. Tyto procesy snižují kvalitu obrazu, protože program pixely buď vytváří, nebo podle toho vybírá, které z nich odstraní. Vypnutím nastavení ochráníte kvalitu uzamčením velikosti pixelů.

Když zaškrtnete políčko Interpolace, musíte vybrat metodu z rozevíracího seznamu níže. Proč to může být vyžadováno? Někdy budete potřebovat pomoc Photoshopu, abyste udělali obrázek větší nebo menší než originál.

Například pokud máte obrázek s rozlišením 200 ppi, jehož velikost při tisku je 4x6 a velikost tištěné verze by měla být 5x7 a je žádoucí zachovat rozlišení v 200 ppi. Chcete-li to provést, můžete zaškrtnout toto políčko.

Volby v rozevíracím seznamu pod zaškrtávacím políčkem Interpolace určují, jakou formu matematiky Photoshop používá k přidávání nebo odstraňování obrazových bodů. Od více vysoká kvalita obrazy znamená více práce, jak lepší obrázek, tím více času program potřebuje k dokončení výše uvedeného procesu.

Zde jsou možnosti, které máte k dispozici, seřazené podle kvality (od nejhorší po nejlepší) a rychlosti (od nejrychlejší po nejpomalejší):

Nejbližší soused (zachovává ostré okraje) (nejbližší soused). I když tato metoda má za následek nejvíce nízká kvalita obrázky, může být užitečné, protože vytváří nejmenší soubory. Užitečné, pokud přenášíte soubory přes internet a vy nebo příjemce máte pomalé připojení. Tato metoda funguje tak, že se podíváte na barvy okolních pixelů a zkopírujete je. Je známý pro vytváření zubatých okrajů, takže byste jej měli používat pouze na obrázky s tvrdými okraji, jako jsou ilustrace, které nebyly vyhlazeny.
Bilineární. Pokud zvolíte tuto metodu, Photoshop uhodne barvu nových pixelů tak, že vybere něco mezi barvou pixelů přímo nad a pod a nalevo a napravo od přidávaného pixelu. Výsledek této metody je o něco lepší než při výběru možnosti Podle sousedních pixelů a stále je to docela rychlé, ale je lepší použít jednu z následujících tří metod místo bilineární.
Bkubický (nejlepší pro hladké přechody) (Bkubický). Tato metoda určuje barvy nových pixelů průměrováním barev pixelů přímo nad a pod novým pixelem, stejně jako dvou pixelů vlevo a vpravo od něj. Tato metoda trvá déle než předchozí dvě, ale vytváří plynulejší přechod v oblastech, kde je jedna barva nahrazena jinou.
Bicubic smoother (nejlepší pro zvětšení) (Bicubic Smoother). Z hlediska způsobu vytváření nových pixelů se blíží předchozí metodě. Tato metoda pixely mírně rozmaže, takže nové mohou být překryty starými, čímž obraz získá hladší a přirozenější vzhled. Doporučuje se aplikovat tato metoda pro zvětšení obrázků.
Bicubic ostřejší (nejlépe pro redukci) (Bicubic Sharper). Tato metoda je také podobná metodě Bkubický (nejlepší pro hladké přechody) tím, jak se vytvářejí nové pixely, ale místo rozmazání celých pixelů pro zlepšení prolnutí nového a starého jako předchozí metoda pouze změkčí okraje pixelů. Tuto metodu se doporučuje použít ke zmenšení obrázků.

Počkejte! Něco jsme zapomněli! Doposud jsme se bavili o „reálném“ neboli optickém rozlišení (i když možná není tak reálné, jak si možná myslíte). Rozlišení lze také předstírat pomocí různých matematické algoritmy, poskytující zdánlivé rozlišení, které je vyšší než údaj uvedený pro optické rozlišení. Tento proces se nazývá interpolace.

Za starých špatných časů by mnoho prodejců preferovalo interpolovanou hodnotu rozlišení jako specifikaci, kdyby ji znali. V té době bylo rozlišení nižší (před cenově dostupnými filmovými skenery), takže pokušení bylo velmi silné. Takže u plochých skenerů, které se používají k zobrazování fotografií a podobných produktů, může být skutečné optické rozlišení 300 x 300 vzorků na palec. Prostřednictvím kouzla interpolace mohl stejný skener zfalšovat rozlišení 600x600 spi nebo dokonce 1200x1200 spi. A přesně to by prodejci inzerovali. Důvěřiví kupující by si mohli myslet, že kupují skener s rozlišením 1200x1200spi, přičemž velká část větší jasnosti by byla matematickým „čarodějnictvím“.

Naštěstí se do podobných podvodů téměř nikdo nezapojuje. Všichni prodejci uvádějí optické rozlišení svých skenerů jako svou primární specifikaci kvůli přehlednosti, ačkoli jak jste viděli, ani optické rozlišení nemusí přesně odrážet rozlišení skeneru. Interpolované rozlišení je v ostatních specifikacích skryto tak, aby působily mnohem méně zavádějícím dojmem.

Přesto mnoho uživatelů skenerů plně nerozumí tomu, co je interpolace, a buď jí příliš důvěřují, nebo naopak příliš málo. Ve skutečnosti, ačkoli interpolované rozlišení není tak dobré jako optické rozlišení, správná aplikace může to být docela užitečné.

Interpolace není nic jiného než proces, který se používá během skenování ke změně rozměrů obrazu (nahoru nebo dolů) nebo sytosti barev na jinou hodnotu, než je velikost nebo sytost barev předlohy. Ačkoli lze interpolaci použít ke změně barevné informace nebo zmenšení naskenovaného obrázku od originálu, většina řečí o interpolaci se týká vytváření nových pixelů v obrázku, díky čemuž bude výsledný obrázek větší nebo vyšší rozlišení než naskenovaný originál. (Interpolace, která se používá ke zmenšení obrazu, se běžně nazývá převzorkování.)

Nepleťte si interpolaci se změnou měřítka. Při přiblížení je každý pixel několikrát duplikován. Pro ztrojnásobení velikosti obrázku je každý pixel duplikován třikrát. Totéž se stane, když oddálíte. Při jednoduché změně měřítka zmenšení velikosti obrázku o jednu třetinu originálu znamená vyřazení každého třetího pixelu (v naději, že zbývající pixely si stále zachovají nějakou podobu originálu). V obou případech bude mít výsledný obrázek s největší pravděpodobností hrubé hrany nebo "žebříky" na diagonálních čarách.

Interpolace je mnohem složitější proces. Místo pouhého kopírování pixelů se používají interpolační algoritmy, které se učí sousední pixely a počítají nové, které jsou upraveny tak, aby přechod mezi nimi byl co nejjemnější, ideálně tvořící souvislý přechod od starých pixelů k novým. Zjednodušeně lze tento proces popsat následovně. Pokud by byl na obrázku černý pixel a vedle něj bílý pixel, pak by zdvojnásobení měřítka vedlo ke vzniku dvou černých pixelů a dvou bílých pixelů. Při interpolaci získáme původní černé a bílé pixely plus jeden tmavě šedý pixel a jeden světle šedý pixel mezi nimi, jak je znázorněno na obr. 3.3.

Existovat různé cesty interpolace obrazu, některé z nich jsou poměrně složité. Níže jsou uvedeny tři nejběžnější metody.

- Metoda nejbližšího souseda. Při této metodě se uvažuje pixel, který je v těsné blízkosti zpracovávaného pixelu, a informace o tomto pixelu se použijí k vytvoření nového.

Vzhledem k tomu, že je v tomto případě potřeba kontrolovat pouze každý druhý pixel, jde o poměrně rychlou metodu, i když nepříliš přesnou. Není vhodný pro většinu fotografií obsahujících hladké přechody mezi jednotlivými sekcemi, protože jim dává znatelně zubatější okraje. Pokud skenujete obrázek s ostrými hranami, jako je část textu nebo obrázek, který bude uložen formát GIF, algoritmus nejbližších sousedů bude docela vhodný. V takových případech produkuje menší soubory při efektivním zachování ostrých hran. Na Obr. 3.4 ukazuje písmeno A (jeden z typů obrázků, pro které algoritmus nejbližšího souseda funguje docela dobře) a na Obr. 3.5 ukazuje 600% zvětšenou část tohoto dopisu po zpracování tímto dopisem.

- Bilineární metoda. Tato metoda kontroluje pixely na obou stranách zpracovávaného pixelu. Je o něco pomalejší než algoritmus nejbližšího souseda, ale může poskytnout poměrně dobré výsledky pro obrázky obsahující vysoce kontrastní prvky. Činnost odpovídajícího algoritmu je znázorněna na Obr. 3.6.

- Bikubická metoda. Nejběžnější interpolační metoda je bikubická, při které se zkoumají všechny okolní pixely, aby se získaly informace pro vytvoření nových, interpolovaných pixelů. Tato metoda se standardně používá v mnoha skenerech a také ve Photoshopu. V nejnovější verzi Photoshopu byly k hlavnímu algoritmu bikubické interpolace přidány další dvě možnosti – Bicubic Smoother, který nejlépe vyhlazuje zuby, když je obrázek zvětšený, a Bicubic Sharper, který zachovává detaily při podvzorkování pro zmenšení obrázku. Bikubická interpolace je znázorněna na Obr. 3.7.

Interpolace je proces, který lze použít v době skenování, pokud opravdu potřebujete získat vyšší rozlišení, protože nejsofistikovanější algoritmy vytvářejí obrázky, které obsahují užitečné informace, které by nebyly přítomny v nezpracovaných naskenovaných obrázcích. V tomto procesu lze s úžasnou přesností vypočítat další pixely a přesně simulovat výsledky, které byste získali s vyšším rozlišením. Interpolace funguje nejlépe u obrázků se spoustou detailů.

K určitému druhu interpolace dochází při každém skenování v jiném rozlišení, než je přirozené rozlišení skeneru. Pokud je například skutečné rozlišení vašeho skeneru 4 000 vzorků na palec, pak kdykoli skenujete při řekněme 2 000 spi, chcete-li zmenšit velikost souboru pro obrázky, které nejsou příliš důležité, konečný obrázek se vytvoří interpolací. Pokud je skener 4000 spi schopen skenovat při 8000 spi, spustí se interpolace pro simulaci vyššího rozlišení. U některých skenerů se interpolace provádí hardwarově při vytváření naskenovaného obrázku, zatímco u jiných se tento krok provádí pomocí software na počítači.