Redimensionarea imaginii vs. Reeșantionarea: Care este diferența?

Redimensionarea imaginii și reeșantionarea imaginii implică ambele rezoluția imaginii; lățimea și înălțimea limitelor sale cele mai exterioare. În ciuda acestei asemănări, totuși, acești termeni nu ar trebui să fie folosiți în mod interschimbabil.

Care este diferența, mai exact? Citiți mai departe pentru a despica câteva fire de păr cu noi.

Dimensiunea imaginii: definiție și semnificație

Cu orice imagine bitmap, aveți un câmp de pixeli delimitat de o înălțime și o lățime, de obicei descris mai întâi în termeni de pixeli înainte de a fi descris în pics sau inci. Aceasta este dimensiunea imaginii așa cum există digital. Acești pixeli acționează ca monedă de schimb; imaginea conține un număr fix dintre ele, tuturor cărora li se atribuie o identitate concretă și de neclintit.

Ori de câte ori trebuie să modificați dimensiunea unei imagini, aveți câteva opțiuni. Unul ar fi să a decupa aceasta. Când faceți acest lucru, nu modificați niciuna dintre calitățile inerente ale imaginii originale, ci doar lăsați o parte din ea (unii pixeli) în urmă.

Aceasta este departe de singura noastră opțiune atunci când trebuie să schimbăm dimensiunea unei imagini dintr-un motiv sau altul. Când scalam o imagine în sus sau în jos, apare ceva ușor diferit.

Ce este redimensionarea imaginii?

Redimensionare o imagine este procesul de modificare a dimensiunii unei imagini discrete sau continue prin rezoluție. Nicio parte a imaginii nu este lăsată în urmă, chiar dacă raportul dintre înălțime și lățime se modifică.

Imaginile continue includ elemente precum vectori și alte imagini generate de computer. Imaginile discrete includ fotografii bitmap și grafică; orice în care aveți un anumit set de pixeli cu care să lucrați. Dacă utilizați o imagine vectorială, sunteți liber să o redimensionați în sus sau în jos, fără a o modifica intrinsec. Imaginile bitmap, totuși, sunt o poveste diferită.

O mărire simplă de 2X a unei imagini bitmap preia fiecare pixel și pur și simplu îi mărește dimensiunea proporțional cu rezoluția, la fel ca atunci când pur și simplu ajustați DPI-ul unei imagini și să nu faci altceva. Micșorarea la 100 la sută după ce faceți acest lucru, totuși, dezvăluie o imagine care este acum mult mai mare, dar care a primit și o impact semnificativ în calitate.

Ce este reeșantionarea imaginii?

Reeșantionarea este procesul care estompează liniile dintre acești pixeli pe măsură ce îi despărțim sau îi împingem mai aproape unul de celălalt, rezultând un rezultat final care seamănă mult mai mult cu originalul. Cum funcționează asta?

Când redimensionați un vector, nu va trebui să reeșantionați deloc imaginea; matematica din spatele obiectului digital completează spațiile libere pentru noi, adăugând și eliminând valori medii pe măsură ce ne ajustăm. Ce se întâmplă, totuși, când trebuie să creați pixeli noi sau să-i faceți pe cei Canon să dispară?

Pentru a realiza oricare dintre acestea, imaginea trebuie reeșantionată - algoritmii fac apelul unde este trasată linia. Pixelii care erau anterior vecini se întind între ei și încearcă să găsească un teren comun; dacă imaginea este redusă, aceste legi ale mediilor sunt folosite pentru a decide care valori merg și care rămân.

Imaginea este analizată și reconstruită de computer, tradusă și mapată la un set mai mare sau mai mic de dimensiuni.

După ce acest lucru a fost îngrijit, fiecare componentă a imaginii trebuie apoi să fie „eșantionată” - diferențele dintre bitmap-ul original și ceea ce computerul a fost însărcinat cu crearea sunt cuantificate și mediile sunt folosite pentru a alcătui odihnă.

Creșterea explodează câmpul, lăsând spații între toți pixelii, iar reducerea le înghesuie pe toți unul peste altul. Aceste zone ambigue de eter și se suprapun pe ambele trebuie să fie populate; procesele se numesc upsampling, respectiv downsampling.

Diferite tipuri de reeșantionare

Există câteva categorii largi de reeșantionare a imaginilor de luat în considerare:

• Cel mai apropiat vecin: Acest termen descrie mărirea simplă de 2X descrisă anterior. Este un mod arhaic de a face lucrurile și vă lasă fie cu eșantionare în bloc, fie cu eșantionare granulară.
• Biliniar: Această abordare are ca rezultat o interpretare liniară a imaginii originale. De obicei, veți ajunge cu ceva neclar când măriți o imagine în acest fel.
• Bicubic: Aceasta este metoda pe care o folosesc majoritatea mărcilor în care avem încredere. Aici sunt incluse de obicei un fel de opțiune de ascuțire și anti-aliasing.
• Lanczos: Probabil cel mai sofisticat din grup – acest algoritm se bazează pe o matrice 4 x 4, 6 x 6 sau 8 x 8 care înconjoară fiecare pixel nou din imaginea de ieșire.

Dacă lucrați cu mass-media, câteva dintre acestea probabil vă par mai mult decât familiare. Totuși, această listă menționează doar cele mai comune tipuri de reeșantionare; există multe alte formule mai exotice care răspund nevoilor altor sectoare. Dar probabil că nu va trebui niciodată să vă faceți griji pentru niciunul dintre acestea.

Când și de ce sunt reeșantionate imaginile?

De fiecare dată când o imagine trece printr-o conversie analog-digitală sau digital-analogic, cum ar fi atunci când se face o fotografie sau o imaginea este scanată și apoi tipărită, de obicei va trece prin mai multe runde de reeșantionare înainte de prezentarea sa finală.

Aceasta include chiar și compresia imaginii, atunci când convertiți o fotografie brută la un JPEG, bogăția de informații vizuale care a existat inițial este redusă și apoi folosită pentru a recrea o nouă hartă de bit. Răspunsurile nu pot veni pur și simplu din aer, altfel fotografia reeșantionată nu va arăta suficient de asemănătoare cu bitmap-ul original și proiectul este ruinat.

Din fericire, însoțitorii noștri digitali sunt mai mult decât capabili să ia aceste decizii dificile de milioane de ori la un nivel microscopic pentru noi. Aceste interpolări și eforturi de anti-aliasing fac diferența dintre o transformare acceptabil de fidelă și ceva hotărât inferior celui original.

Legate de: Cum să convertiți și să redimensionați în loturi imagini pe Mac-ul dvs

Aplicații practice ale reeșantionării imaginilor

Am încadrat aceste două concepte drept gemeni, dar reeșantionarea fură oarecum spectacolul. Există multe aplicații reale ale reeșantionării, dintre care unele depășesc cu mult lumea creației media:

• Reeșantionarea poate fi folosită pentru a corecta lucruri precum distorsiune în baril în sisteme optice ca telescoape și microscoape.
• Acesta este și procesul prin care sunt fotografiile DeBayered la senzorul oricărei camere digitale.
• Fotomozaice, precum panorame și astrofotografie la scară largă, reeșantionați fiecare piesă a puzzle-ului pentru a lua în considerare lucruri precum mici diferențe de expunere și timpul scurs între fotografii.
• Imaginile CGI pot fi reeșantionate pentru a fi texturat și umbrite.
• Poate fi chiar obișnuit Hartă și optimiza câmpul vizual al unei unealte robotizate și parametrii articulațiilor, potrivindu-l cu punctul de control al unui operator din altă parte. Lucruri ca chirurgie asistată de robot, radiochirurgie, și multe altele, toate sunt posibile prin acest triumf salvator.

Imagistica ca industrie a parcurs un drum lung din timpuri imemoriale. Instrumentele pe care le avem acum la dispoziție sunt doar cele mai recente dintr-un lung șir de experimentare, eșec și victorie. Toate fotografiile noastre arată grozav ca rezultat direct. Mulțumesc, știință.

Legate de: Cum să măriți o imagine fără a pierde calitatea

Redimensionare vs. Reeșantionarea: O poveste cu proporții variate

Cine face apelul între redimensionarea și reeșantionarea unei imagini de dispută? Vestea bună: de obicei, decizia nu va fi a dvs., cu excepția cazului în care intenționați să vă agățați și să reconstruiți singur imaginea, pixel cu pixel.

Sincer? Este ceva ce am plăti să vedem. Pentru noi ceilalți, însă, ne vom descurca foarte bine cu instrumentele care fac posibilă automatizarea unei astfel de lucrări.

Ce setări DPI ar trebui să utilizați pentru fotografii digitale?

Setările DPI greșite ar putea fi motivul pentru care fotografiile dvs. imprimate nu arată de înaltă calitate. Deci care sunt setările potrivite?

Citiți în continuare

Despre autor