Для увеличения или уменьшения размера изображения Фотошоп использует метод Интерполяции. Так, например, при увеличении изображения, Фотошоп создает дополнительные пиксели на основе значений соседних. Грубо говоря, если один пиксель черный, а другой белый, то Фотошоп вычислит среднее значение и создаст новый пиксель серого цвета. Некоторые виды интерполяции быстрые и некачественные, другие более сложные, но с помощью них достигаются хорошие результаты.

Для начала пойдем в главное меню Изображение - Размер изображения (Image - Image Size) или Alt+Ctrl+I .

Если вы кликните по стрелочке около параметра Ресамплинг (Resample Image) , то в выплывающем окне появится несколько вариантов интерполяции:

• Автоматически (Automatic) . Приложение Photoshop выбирает метод ресамплинга на основе типа документа и увеличения либо уменьшения его масштаба.
• Сохранить детали (с увеличением) (Preserve details (enlargement)) . Если выбран этот метод, становится доступным ползунок Снижение шума для сглаживания шума при масштабировании изображения.
• Сохранение деталей 2.0 (Preserve Details 2.0) . Этот алгоритм даёт очень даже интересный результат увеличения картинки. Конечно, детализация подробнее не становится, но та, что есть увеличивается довольно сильно не теряя чёткости.
• . Хороший метод для увеличения изображений на основе бикубической интерполяции, разработанный специально для получения более гладких результатов.
• Бикубическая (с уменьшением) (Bicubic Sharper (reduction)) . Хороший метод для уменьшения размера изображения на основе бикубической интерполяции с повышенной резкостью. Этот метод позволяет сохранить детали изображения, подвергнутого ресамплингу. Если интерполяция «Бикубическая, c уменьшением» делает слишком резкими некоторые области изображения, попробуйте воспользоваться бикубической интерполяцией.
• Бикубическая (плавные градиенты) (Bicubic (smooth gradients)) . Более медленный, но и более точный метод, основанный на анализе значений цвета окружающих пикселей. За счет использования более сложных вычислений бикубическая интерполяция дает более плавные цветовые переходы, чем интерполяция по соседним пикселам или билинейная интерполяция.
• По соседним пикселам (четкие края) (Nearest Neighbor (hard edges)) . Быстрый, но менее точный метод, который повторяет пиксели изображения. Этот метод сохраняет четкие края и позволяет создать файл уменьшенного размера в иллюстрациях, содержащих несглаженные края. Однако этот метод может создать зубчатые края, которые станут заметными при искажении или масштабировании изображения, или проведении множества операций с выделением.
• Билинейная (Bilinear) . Этот метод добавляет новые пиксели, рассчитывая среднее значение цвета окружающих пикселей. Он дает результат среднего качества.

Пример использования Бикубическая (с увеличением) (Bicubic Smoother (enlargement)) :

Есть фото, размеры 600 х 450 пикселей разрешение 72 dpi

Нам нужно его увеличить. Открывает окно Размер изображения (Image Size) и выбираем Бикубическая (с увеличением) (Bicubic Smoother (enlargement)) , единицы измерение - проценты.

Размеры документа сразу установятся на значения 100%. Далее будем постепенно увеличивать изображение. Измените значение 100% на 110%. Когда вы измените ширину, высота автоматически подгонится сама.

Теперь его размеры уже 660 х 495 пикселей. Повторяя данные действия можно добиться хороших результатов. Конечно, идеальной четкости нам добиться будет достаточно сложно, так как фото было маленькое и низкого разрешения. Но посмотрите, какие изменения произошли в пикселях.

Насколько большими мы можем делать фотографии благодаря методу интерполяции? Все зависит от качества фотографии, как оно было сделано и для каких целей вы его увеличиваете. Лучший ответ: возьмите и проверьте сами.

До встречи в следующем уроке!

Подождите! Мы кое о чем забыли! До этих пор мы говорили о "реальном", или оптическом разрешении (несмотря на то, что оно может быть не таким реальным, как вы думали). Разрешающую способность можно также подделать с помощью различных математических алгоритмов, дающих кажущееся разрешение, которое выше, чем та цифра, которая называется для оптического разрешения. Этот процесс называется интерполяцией.

В старые недобрые времена многие продавцы предпочли бы называть в качестве спецификации интерполированное значение разрешающей способности, если бы они его знали. В то время разрешающая способность была ниже (до появления доступных пленочных сканеров), поэтому искушение было очень велико. Так у планшетных сканеров, которые используются для получения изображений фотографий и подобных продуктов, реальное оптическое разрешение могло быть 300x300 выборок на дюйм. С помощью магии интерполяции тот же самый сканер мог выдавать поддельное разрешение в 600x600 выборок на дюйм или даже 1200x1200 выборок на дюйм. И именно это рекламировали бы продавцы. Доверчивые покупатели могли бы думать, что они покупают сканер с разрешением 1200x1200 выборок на дюйм, тогда как большая часть дополнительной четкости была бы математическим "шаманством".

К счастью, такими махинациями почти никто не занимается. Все продавцы в качестве первостепенной спецификации четкости называют оптическое разрешение своих сканеров, несмотря на то, что, как вы видели, и оптическое разрешение может не вполне точно отражать разрешающую способность сканера. Интерполированное разрешение скрыто в других спецификациях таким образом, чтобы они казались намного менее обманчивыми.

Даже при всем этом многие пользователи сканеров не вполне понимают, что такое интерполяция, и либо слишком сильно доверяют ей, либо, наоборот, слишком мало. На самом деле, хотя интерполированное разрешение не так хорошо, как оптическое, при правильном применении оно может оказаться достаточно полезным.

Интерполяция - это не что другое, как процесс, который во время сканирования применяется для изменения размеров изображения (в большую или меньшую сторону) или насыщенности цвета на какое-то другое значение, отличное от размера или насыщенности цвета оригинала. Хотя интерполяцией можно пользоваться для изменения информации о цвете или уменьшения отсканированного изображение по сравнению с оригиналом, в большей части случаев разговоры об интерполяции касаются изображения, на котором создаются новые пиксели, в результате чего конечное изображение становится больше отсканированного оригинала или получает большее разрешение. (Интерполяцию, которая используется для уменьшения изображения, обычно называют субдискретизацией.)

Не путайте интерполяцию с изменением масштаба. При увеличении масштаба изображения каждый пиксель дублируется определенное количество раз. Чтобы увеличить размер изображения втрое, каждый пиксель дублируется трижды. То же самое происходит при уменьшении масштаба изображения. При простом изменении масштаба уменьшение размера изображения на одну треть от оригинала означает отбрасывание каждого третьего пикселя (в надежде, что оставшиеся пиксели все-таки сохранят некое подобие оригинала). В любом случае на получившемся изображении, скорее всего, будут грубые края или "лесенки" на диагональных линиях.

Интерполяция - процесс намного более сложный. Вместо простого копирования пикселей используются интерполяционные алгоритмы, изучающие соседние пиксели и рассчитывающие новые, которые подгоняются так, чтобы переход между ними был как можно незаметнее, в идеальном случае формируя непрерывный переход от старых пикселей к новым. Упрощенно этот процесс можно описать следующим образом. Если на изображении был черный пиксель, а рядом с ним - белый, то при увеличении масштаба в два раза получилось бы два черных пикселя и два белых пикселя. При интерполяции мы получим исходные черный и белый пиксели, плюс один темно-серый пиксель и один светло-серый пиксель между ними, как показано на рис. 3.3.

Существуют различные способы интерполяции изображений, некоторые из них достаточно сложны. Ниже приводятся три самых распространенных метода.

- Метод ближайших соседей . При этом методе рассматривается пиксель, находящийся в непосредственной близости от обрабатываемого, и информация об этом пикселе используется для создания нового.

Поскольку в таком случае нужно проверять только каждый второй пиксель, это достаточно быстрый метод, хотя и не очень точный. Он не подходит для большей части фотографических изображений, содержащих плавные переходы между отдельными участками, поскольку дает в них заметно более зубчатые края. Если вы сканируете изображение с четкими границами, например, фрагмент текста или изображение, которое будет сохраняться в формате GIF, алгоритм ближайших соседей будет вполне пригоден. В таких случаях он дает меньшие файлы, при этом эффективно сохраняя резкие границы. На рис. 3.4 изображена буква А (один из типов изображений, для которых достаточно хорошо работает алгоритм ближайших соседей), а на рис. 3.5 показана увеличенная на 600% часть этой буквы после обработки с помощью данного.

- Билинейный метод . При этом методе проверяются пиксели по обе стороны от обрабатываемого пикселя. Он выполняется немного медленнее, чем алгоритм ближайших соседей, но может давать достаточно хорошие результаты для изображений, содержащих высококонтрастные элементы. Действие соответствующего алгоритма показано на рис. 3.6.

- Бикубический метод . Самый распространенный метод интерполяции - бикубический, при котором для получения информации для создания новых, интерполированных пикселей, проверяются все окружающие пиксели. Этот метод используется по умолчанию во многих сканерах, а также в Photoshop. В последней версии Photoshop к основному алгоритму бикубической интерполяции добавлены еще два варианта - бикубическое сглаживание (Bicubic Smoother), лучше всего сглаживающее зубцы при увеличении изображения, и бикубическое увеличение резкости (Bicubic Sharper), сохраняющее детали при выполнении субдискретизации для уменьшения изображения. Бикубическая интерполяция показана на рис. 3.7.

Интерполяция - это процесс, который можно применять во время сканирования, если вам действительно нужно получить более высокое разрешение, поскольку самые сложные алгоритмы дают изображения, содержащие полезную информацию, которой не было бы на неприкрашенных отсканированных изображениях. При этом процессе дополнительные пиксели могут рассчитываться с удивительной степенью точности, точно имитируя те результаты, которые вы могли бы получить при более высоком разрешении. Лучше всего интерполяция работает для изображений со множеством деталей.

Какая-то интерполяция происходит при любом сканировании с разрешением, отличным от естественного разрешения сканера. Например, если реальное разрешение вашего сканера составляет 4000 выборок на дюйм, то всякий раз, когда вы сканируете с разрешением, скажем, 2000 spi, желая уменьшить размер файла для не очень важных изображений, конечное изображение формируется в помощью интерполяции. Если же сканер с разрешающей способностью 4000 spi позволяет выполнять сканирование с разрешением 8000 spi, интерполяция запускается для имитации более высокого разрешения. В некоторых сканерах интерполяция выполняется аппаратно при создании отсканированного изображения, тогда как в других этот этап выполняется с помощью программного обеспечения на компьютере.

Функция изменения размера изображения, предоставленная Emgu (оболочка.net для OpenCV), может использовать любой из четырех методов интерполяции :

• CV_INTER_NN (по умолчанию)
• CV_INTER_LINEAR
• CV_INTER_CUBIC
• CV_INTER_AREA

Я грубо понимаю линейную интерполяцию, но могу только догадываться, что такое кубика или область. Я подозреваю, что NN выступает за ближайшего соседа, но я могу ошибаться.

Причина, по которой я изменяю размер изображения, заключается в уменьшении количества пикселей (они будут повторяться в какой-то момент), сохраняя их репрезентативными. Я упоминаю это, потому что мне кажется, что интерполяция является центральной для этой цели - поэтому правильный тип должен быть очень важным.

Мой вопрос, каковы преимущества и недостатки каждого метода интерполяции? Как они отличаются и какой из них я должен использовать?

4 ответов

Ближайший сосед будет как можно быстрее, но при изменении размера вы потеряете существенную информацию.

Линейная интерполяция менее быстрая, но не приведет к потере информации, если вы не уменьшаете изображение (которое вы есть).

Кубическая интерполяция (вероятно, фактически "Бикубическая") использует одну из многих возможных формул, которые включают в себя несколько соседних пикселей. Это намного лучше для сокращения изображений, но вы по-прежнему ограничены в отношении того, сколько вы можете уменьшить без потери информации. В зависимости от алгоритма вы можете уменьшить свои изображения на 50% или 75%. Основной подход этого подхода заключается в том, что он намного медленнее.

Не уверен, что такое "area" - на самом деле это может быть "Bicubic". По всей вероятности, этот параметр даст лучший результат (с точки зрения потери/появления информации), но за счет самого продолжительного времени обработки.

Используемый метод интерполяции зависит от того, чего вы пытаетесь достичь:

CV_INTER_LINEAR или CV_INTER_CUBIC применяет фильтр нижних частот (средний) для достижения компромисса между визуальным качеством и удалением края (фильтры нижних частот имеют тенденцию удалять края по порядку для уменьшения наложения изображений). Между этими двумя, я бы рекомендовал вам CV_INTER_CUBIC .

Метод CV_INTER_NN на самом деле является ближайшим соседом, это самый базовый метод, и вы получите более резкие края (ни один фильтр нижних частот не будет применяться). Однако этот метод просто напоминает "масштабирование" изображения, отсутствие визуального улучшения.

Алгоритмы: (описания из документации OpenCV)

• INTER_NEAREST - интерполяция ближайшего соседа
• INTER_LINEAR - билинейная интерполяция (используется по умолчанию)
• INTER_AREA - повторная выборка с использованием отношения области пикселей. Это может быть предпочтительный метод для прореживания изображения, поскольку он дает результаты без муара. Но когда изображение масштабируется, оно похоже на метод INTER_NEAREST.
• INTER_CUBIC - бикубическая интерполяция по окрестности 4x4 пикселей.
• INTER_LANCZOS4 - интерполяция Lanczos в окрестности 8x8 пикселей

Если вы хотите увеличить скорость, используйте метод Nearest Neighbor.

Изменение разрешения путем интерполяции изображения

Лекция: Adobe Photoshop CS5 для дизайнера и фотографа

Adobe Photoshop CS5 - последняя версия легендарного графического редактора. Сам перевод названия программы "Фотомагазин" говорит о том, что это программа для фотографов. Программное обеспечение Adobe® Photoshop® CS5, соответствует мировым стандартам, позволяет создавать профессиональные изображения на высшем уровне. В новой версии вы сможете рисовать реалистичные иллюстрации, быстро создавать эффектные изображения HDR, устранять шумы, добавлять зернистость и настраивать виньетирование с помощью самых современных инструментов для обработки фотографий. В лекциях мы не будем глубоко вникать в теорию компьютерной графики, а заострим внимание на практике работы с фотоизображениями.

Основные понятия компьютерной графики

Для того, чтобы работать с Adobe Photoshop не механически, а с пониманием своих действий, пользователь должен иметь некоторые общие (базовые) представления о характеристиках цифровых изображений. Настоящая глава посвящена характеристикам растровых изображений, определяющим его качество. Дело в том, что любое цифровое изображение на компьютере характеризуются набором его таких параметров, как размер, разрешение, формат и тип цветовой модели. Перечисленные параметры и определяют качество растрового изображения, а также размер (вес) графического файла.

Разрешение изображения

Растровые изображения формируется из совокупности крошечных элементов, называемых пикселями. Пиксель является основным кирпичиком растровых изображений и это единица принята в компьютерной графике, подобно тому, как метр, килограмм и литр приняты для измерений в повседневной жизни.

Количество пикселей в изображении определяет его разрешение. Пиксели часто называют точками, тогда разрешение измеряется в dpi (dot per inch), то есть в количестве точек на дюйм.

Примечание

В компьютерной литературе существует путаница в терминах и некоторые из авторов разрешение мониторов измеряют в dpi (dot per inch), сканеров в ppi (pixel per inch) - пиксель на дюйм, а принтеров в lpi (line per inch) - линий на дюйм. Другие же авторы книг разрешение любого изображения, не зависимо от способа его получения измеряют только в dpi.

Если вдуматься, то становится очевидным, что чем выше разрешение, тем большее количество пикселей содержит изображение и тем большим количеством деталей (то есть - качеством) такое изображение характеризуется. С другой стороны, более высокое разрешение изображение прямо связано с большим размером файла такого изображения. Поэтому установка величины разрешения зависит от целей и задач компьютерного художника и для конкретной работы будет разной. Например, веб-дизайнеры обычно работают с изображениями 72-96 dpi, в то время как полиграфисты предпочитают разрешения изображений от 300 dpi и выше (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Изображение высокого разрешения слева (файл 977 Кб) и низкого разрешения справа (файл 41 Кб)

Глубина цвета

В черно-белых изображениях уровни яркости представляются в виде оттенков серого цвета, а в цветных изображениях эти уровни проявляются в виде различных цветовых тонов. При этом очевидно, что черно-белая фотография воспринимается как менее качественная по сравнению с фотографией цветной. Иначе говоря, чем больше оттенков цвета в изображении, тем выше его яркостное (цветовое) разрешение, называемое глубиной цвета, и тем большее число уровней яркости (цветов) будет содержать файл такого изображения.

Новый термин

Глубина цвета характеризует число воспроизводимых градаций яркости пикселя в черно-белых изображениях и количество отображаемых цветов в цветном изображении.

Для примера на рис. 1.2 показано одно и то же изображение, но с разной глубиной цвета: в два цвета сверху, и в 256 оттенков серого снизу. Из этой иллюстрации наглядно видно, что чем выше число воспроизводимых градаций яркости пикселя в черно-белых изображениях (и количество отображаемых цветов в цветном изображении), тем качество растрового изображения выше.

Рис. 1.2. Одно и то же изображение, но с разной глубиной цвета

С точки зрения цветовой глубины растровые изображения можно разбить на несколько типов:

Для монохромного черно-белого (Black and White) изображения используются только два типа ячеек: черные и белые. Поэтому для запоминания каждого пикселя требуется только 1 бит памяти компьютера. Такие изображения часто называются 1-битовыми изображениями. Соответственно, их цветовая разрешающая способность будет равна 1 бит/пиксель.

В другом типе растровых изображений, называемом оттенки серого (Grayscale), на каждый пиксель выделяется до 8 бит информации. Это позволяет оперировать с комбинацией из 256 градаций яркости, перекрывающей весь диапазон оттенков серого от черного до белого. Пример десятиступенчатой шкалы оттенков серого приведен на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Десять градаций серого цвета - от белого (100%) до черного (0%)

Для работы с изображениями, описание которых требует большого цветового разрешения, используются цветовые модели RGB, Lab и CMYK. В случае RGB-формата цвет каждого пикселя определяется комбинацией из трех цветов: красного, зеленого и голубого. В зависимости от назначения изображение может иметь 16 битовое, 24 битовое или 32 битовое цветовое разрешение (глубину цвета).

В CMYK-формате цвет каждого пикселя формируется с помощью четырех цветовых каналов: голубого, пурпурного, желтого и черного. Из-за наличия дополнительного канала цветовая модель CMYK содержит примерно на 25 процентов больше информации по сравнению с RGB-изображением.

Изменение разрешения путем интерполяции изображения

Если разрешение цифрового изображения, полученного посредством матрицы сканера (или цифровой фотокамеры) совпадает с числом светочувствительных элементов сканера (или камеры), то говорят о фактическом (аппаратном или физическом) разрешении. Однако как в аппаратуре оцифровки изображений, так и в графических программах предусмотрена возможность использования операции интерполяции (Resampling), то есть изменения разрешения, которая может быть реализована разными способами. Например, в программе Adobe Photoshop (рис. 1.4) реализованы три способа интерполяции - по соседним, билинейная и бикубическая.

Рис. 1.4. Способы интерполяции изображений в Adobe Photoshop

При интерполяции по соседним (Nearest Neighbor) для добавляемого программой пикселя берется значение пикселя соседнего с ним. То есть, если соседний пиксель красный, то и программа увеличивает разрешение изображения добавлением красного пикселя.

В случае билинейной (Bilinear) интерполяции графический редактор берет среднее цветовое значение пикселов с каждой стороны от вновь создаваемого. Например, между красным и белым цветом появится розовый.

Бикубическая (Bicubic) интерполяция усредняется значение группы не только непосредственно граничащих, но и всех соседних пикселов. Какой диапазон пикселов выбирается для усреднения и по какому алгоритму это усреднение происходит - этим отличаются способы бикубической интерполяции. На иллюстрации выше мы видим три варианта бикубической интерполяции в Adobe Photoshop.

Примечание

Разрешение изображения, полученное с помощью программной интерполяции всегда хуже реального (физического) разрешения, так как искусственное добавление пикселей снижает качество изображения (происходит потеря мелких его деталей). Иначе говоря, чем сильнее трансформируется изображение, тем больше оно деградирует.