หากต้องการทำความเข้าใจว่ากระบวนการใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับกลไกในการปรับขนาดภาพ โปรดอ่านวัสดุก่อสร้างของภาพแรสเตอร์ กล่าวโดยสรุป สิ่งเหล่านี้คือสี่เหลี่ยมสีเล็กๆ ที่ประกอบเป็นภาพเหมือนโมเสก

เมื่อเราพูดถึงขนาดเราจะพูดว่า เกี่ยวกับการอนุญาต- เขียนเป็นผลรวมของพิกเซลในความกว้างหนึ่งแถวและความสูงหนึ่งคอลัมน์ และเขียนดังนี้: 655x382 นี่คือมิติของงานศิลปะต่อไปนี้:

ดังนั้นเมื่อปรับขนาดรูปภาพ เราต้องเปลี่ยนค่าของพิกเซลเหล่านี้เป็นความกว้างและ/หรือความสูง

กรณีมีการลดขนาดตัวอย่างเช่น ลองเปลี่ยนตัวอย่างของเราเป็น 300x175 รูปภาพจะประกอบด้วยความกว้าง 300 พิกเซลและความสูง 175 พิกเซลอยู่แล้ว ไม่มีการตีบแคบเกิดขึ้น Photoshop คำนวณพิกเซลในภาพใหม่และค้นหาว่าพิกเซลใดที่สามารถกำจัดได้

แต่กระบวนการนี้ไม่สามารถย้อนกลับได้ หากคุณต้องการคืนทุกอย่างกลับคืนหรือทำมากกว่านี้กระบวนการใหม่จะเริ่มขึ้น - เพิ่มขึ้น

กรณีมีการเพิ่มขนาด Photoshop จะคำนวณพิกเซลที่หายไปและเพิ่มตามอัลกอริธึมการประมวลผลที่ซับซ้อน กระบวนการนี้ไม่สามารถมีคุณภาพสูงได้ ดังนั้นเมื่อภาพขยายใหญ่ขึ้น คุณภาพก็จะหายไป ภาพสูญเสียความชัดเจนของรายละเอียดและเบลอ เพื่อความชัดเจน ฉันจะขยายตัวอย่างด้านบนให้เป็นขนาดดั้งเดิม เปรียบเทียบ:

ดังนั้นเมื่อขยายขนาดคุณภาพจะขึ้นอยู่กับขนาดเริ่มต้นของภาพและเส้นทางที่คุณต้องการ "ขยาย" เป็นอย่างมาก

กล่องโต้ตอบขนาดรูปภาพ

ดังนั้น วิธีพื้นฐานที่สุดในการปรับขนาดรูปภาพคือการใช้คำสั่งเมนู:

รูปภาพ - ขนาดรูปภาพ

ปุ่มลัด: Alt+Ctrl+I

กล่องโต้ตอบจะเปิดขึ้น:

กล่องโต้ตอบนี้ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเกี่ยวกับขนาดภาพปัจจุบันและประการที่สองเพื่อเปลี่ยนแปลงขนาดภาพจริง

ขนาดพิกเซล

หากต้องการเปลี่ยนขนาดภาพให้เปลี่ยนค่า ความกว้างและความสูง- ตามค่าเริ่มต้นจะวัดเป็นพิกเซล แต่คุณสามารถเลือกเปอร์เซ็นต์จากรายการแบบเลื่อนลงได้

สังเกตไอคอนวงเล็บและลูกโซ่ ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณเปลี่ยนความกว้างหรือความสูง ค่าที่สองจะเปลี่ยนโดยอัตโนมัติในสัดส่วนเดียวกันกับรูปภาพต้นฉบับ นี่เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อไม่ให้ถูกบีบอัดหรือยืดออก หากต้องการเปิด/ปิดใช้งานฟังก์ชันนี้ ให้ทำเครื่องหมายในช่อง “รักษาสัดส่วน”(จำกัดสัดส่วน)

ขนาดเอกสาร

ฉันพูดถึงการตั้งค่ากลุ่มนี้เมื่อพูดถึงเครื่องพิมพ์ การอนุญาต(ความละเอียด) เปลี่ยนขนาดพิกเซลและส่งผลต่อคุณภาพการพิมพ์ สำหรับเครื่องพิมพ์ คุณสามารถตั้งค่าได้ในช่วง 200-300 พิกเซลต่อนิ้ว

ค่าความกว้างและความสูงจะบอกเราว่าภาพสามารถพิมพ์บนกระดาษขนาดใดได้ การเปลี่ยนตัวเลขจะเปลี่ยนขนาดของภาพ โปรดทราบว่ายังมีฟังก์ชันสำหรับรักษาสัดส่วนอีกด้วย

สไตล์สเกล

กำหนดว่าโปรแกรมจะปรับขนาดเลเยอร์สไตล์ใดๆ ที่ใช้กับรูปภาพหรือไม่ ขอแนะนำให้เลือกตัวเลือกนี้ไว้ ไม่เช่นนั้น เงาที่คุณเพิ่มอาจมีขนาดใหญ่กว่าหรือเล็กกว่ารูปภาพ

การแก้ไข

นี่คือกุญแจสำคัญของคุณในการเปลี่ยนความละเอียดโดยไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของภาพ การแก้ไขภาพตัวอย่างเป็นกระบวนการที่ Photoshop ตอบสนองต่อคำสั่งปรับขนาดโดยการเพิ่มหรือลบพิกเซล ปัญหาคือเมื่อทำการประมาณค่า โปรแกรมจะ "ตั้งสมมติฐาน" และสิ่งนี้อาจทำลายคุณภาพของภาพได้

เมื่อคุณเริ่มโปรแกรมครั้งแรก ให้ตั้งค่า การแก้ไขเปิดอยู่และมีหน้าที่รับผิดชอบในการเพิ่มหรือลดจำนวนพิกเซลในภาพ กระบวนการเหล่านี้ลดคุณภาพของภาพเนื่องจากโปรแกรมสร้างพิกเซลหรือเลือกพิกเซลที่จะลบออกตามลำดับ การปิดใช้งานการตั้งค่าจะเป็นการปกป้องคุณภาพด้วยการล็อกขนาดพิกเซล

เมื่อคุณทำเครื่องหมายในช่อง การแก้ไขคุณต้องเลือกวิธีการจากรายการแบบเลื่อนลงด้านล่าง เหตุใดจึงจำเป็น? บางครั้งคุณอาจต้องการความช่วยเหลือจาก Photoshop เพื่อสร้างภาพที่ใหญ่หรือเล็กกว่าเดิม

เช่น ถ้าคุณมีรูปภาพที่มีความละเอียด 200 พิกเซลต่อนิ้วซึ่งขนาดเมื่อพิมพ์คือ 4x6 และขนาดของฉบับพิมพ์ควรเป็น 5x7 และแนะนำให้คงความละเอียดไว้ที่ 200 พิกเซลต่อนิ้ว- โดยคุณสามารถเลือกช่องนี้ได้

ตัวเลือกแบบเลื่อนลงด้านล่างช่องทำเครื่องหมาย Interpolation จะกำหนดว่า Photoshop จะใช้คณิตศาสตร์รูปแบบใดในการเพิ่มหรือลบพิกเซล เนื่องจากคุณภาพของภาพที่สูงขึ้นหมายถึงการทำงานที่มากขึ้น ภาพก็จะยิ่งดีขึ้นเท่าไร โปรแกรมก็จะใช้เวลานานขึ้นในการดำเนินการตามกระบวนการข้างต้นให้เสร็จสิ้น

นี่คือตัวเลือกของคุณ เรียงตามคุณภาพ (แย่ที่สุดไปหาดีที่สุด) และความเร็ว (เร็วที่สุดไปช้าที่สุด):

• โดยพิกเซลข้างเคียง (รักษาขอบคม) (เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด)- แม้ว่าวิธีการนี้จะส่งผลให้คุณภาพของภาพต่ำที่สุด แต่ก็มีประโยชน์เนื่องจากจะทำให้ไฟล์มีขนาดเล็กที่สุด สิ่งนี้มีประโยชน์หากคุณกำลังถ่ายโอนไฟล์ผ่านอินเทอร์เน็ต และคุณหรือผู้รับมีการเชื่อมต่อที่ช้า วิธีนี้ใช้ได้โดยการดูสีของพิกเซลที่อยู่รอบๆ แล้วคัดลอกมา เป็นที่รู้จักในด้านการสร้างขอบหยัก ดังนั้นคุณควรใช้กับภาพที่มีขอบแข็งเท่านั้น เช่น ภาพประกอบที่ยังไม่ได้ปรับให้เรียบ
• ไบลิเนียร์หากคุณเลือกวิธีนี้ Photoshop จะคาดเดาสีของพิกเซลใหม่ โดยเลือกพื้นที่ตรงกลางระหว่างสีของพิกเซลด้านบนและด้านล่าง และไปทางซ้ายและขวาของพิกเซลที่เพิ่มเข้าไป ผลลัพธ์ของวิธีนี้ดีกว่าเมื่อเลือกตัวเลือกเล็กน้อย โดยพิกเซลข้างเคียงและยังค่อนข้างเร็ว แต่คุณควรใช้วิธีใดวิธีหนึ่งจากสามวิธีต่อไปนี้แทนการใช้ Bilinear
• Bicubic (ดีที่สุดสำหรับการไล่ระดับสีเรียบ)- วิธีนี้จะกำหนดสีของพิกเซลใหม่โดยการเฉลี่ยสีของพิกเซลด้านบนและด้านล่างของพิกเซลใหม่โดยตรง รวมถึงพิกเซลทั้งสองที่อยู่ทางซ้ายและขวาของพิกเซลนั้น วิธีนี้ใช้เวลานานกว่าสองสีก่อนหน้า แต่จะสร้างการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่นยิ่งขึ้นในพื้นที่ที่สีหนึ่งถูกแทนที่ด้วยสีอื่น
• Bicubic Smoother (ดีที่สุดสำหรับการขยายขนาด)- ใกล้เคียงกับวิธีการก่อนหน้าในการสร้างพิกเซลใหม่ เมื่อใช้วิธีนี้ พิกเซลจะเบลอเล็กน้อยเพื่อให้สามารถวางพิกเซลใหม่ทับพิกเซลเก่าได้ ทำให้ภาพดูนุ่มนวลและเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น ขอแนะนำให้ใช้วิธีนี้เพื่อขยายภาพ
• Bicubic Sharper (ดีที่สุดสำหรับการลด)วิธีนี้ก็คล้ายกับวิธีนี้เช่นกัน Bicubic (ดีที่สุดสำหรับการไล่ระดับสีเรียบ)ในทางที่มันสร้างพิกเซลใหม่ แต่แทนที่จะเบลอทั้งพิกเซลเพื่อปรับปรุงการผสมผสานระหว่างพิกเซลใหม่และเก่าเหมือนวิธีก่อนหน้า กลับทำให้ขอบของพิกเซลนุ่มนวลเท่านั้น ขอแนะนำให้ใช้วิธีนี้เพื่อลดขนาดภาพ

รอ! เราลืมอะไรบางอย่าง! จนถึงตอนนี้ เราได้พูดถึงความละเอียด "ของจริง" หรือความละเอียดของแสงแล้ว (ถึงแม้อาจไม่จริงอย่างที่คุณคิดก็ตาม) ความละเอียดสามารถปลอมแปลงได้โดยใช้อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ที่สร้างความละเอียดที่ชัดเจนซึ่งสูงกว่าตัวเลขที่รายงานสำหรับความละเอียดออปติคัล กระบวนการนี้เรียกว่าการแก้ไข

ในสมัยก่อนที่ไม่ดี ผู้ค้าหลายรายอยากจะเสนอราคาความละเอียดที่ประมาณไว้เป็นข้อกำหนดหากพวกเขาทราบ ในเวลานั้นความละเอียดต่ำกว่า (ก่อนที่จะมีเครื่องสแกนฟิล์มราคาไม่แพง) ดังนั้นสิ่งล่อใจจึงยิ่งใหญ่มาก ดังนั้นสำหรับเครื่องสแกนแบบแท่นซึ่งใช้เพื่อรับภาพภาพถ่ายและผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน ความละเอียดเชิงแสงที่แท้จริงอาจเป็น 300x300 ตัวอย่างต่อนิ้ว ด้วยการใช้ความมหัศจรรย์ของการแก้ไข เครื่องสแกนเนอร์เครื่องเดียวกันนี้สามารถสร้างความละเอียดปลอมที่ 600x600 ตัวอย่างต่อนิ้ว หรือแม้กระทั่ง 1200x1200 ตัวอย่างต่อนิ้ว และนั่นคือสิ่งที่ผู้ขายจะโฆษณา ผู้ซื้อที่ใจง่ายอาจคิดว่าพวกเขากำลังซื้อเครื่องสแกนที่มีความละเอียด 1200x1200 ตัวอย่างต่อนิ้ว ซึ่งความชัดเจนเพิ่มเติมส่วนใหญ่จะเป็น "เวทมนตร์" ทางคณิตศาสตร์

โชคดีที่แทบไม่มีใครมีส่วนร่วมในการฉ้อโกงดังกล่าว ผู้จำหน่ายทุกรายระบุความละเอียดด้านการมองเห็นของเครื่องสแกนเนอร์เป็นข้อกำหนดหลักเพื่อความชัดเจน แม้ว่าอย่างที่คุณเห็นแล้ว ความละเอียดของแสงอาจไม่สะท้อนถึงความละเอียดของเครื่องสแกนได้อย่างแม่นยำก็ตาม ความละเอียดที่สอดแทรกนั้นซ่อนอยู่ในข้อกำหนดอื่นๆ ในลักษณะที่ทำให้ดูเหมือนมีการหลอกลวงน้อยลงมาก

อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้เครื่องสแกนจำนวนมากยังไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าการแก้ไขคืออะไร และเชื่อถือมากเกินไปหรือในทางกลับกัน น้อยเกินไป แม้ว่าความละเอียดที่สอดแทรกไว้จะไม่ดีเท่ากับความละเอียดออปติคัล แต่ก็มีประโยชน์มากเมื่อใช้อย่างถูกต้อง

การประมาณค่านั้นไม่มีอะไรมากไปกว่ากระบวนการที่ใช้ในการสแกนเพื่อเปลี่ยนขนาดภาพ (ขึ้นหรือลง) หรือความอิ่มตัวของสีเป็นค่าอื่นที่แตกต่างจากขนาดหรือความอิ่มตัวของสีของต้นฉบับ แม้ว่าการประมาณค่าสามารถใช้เพื่อเปลี่ยนข้อมูลสีหรือทำให้รูปภาพที่สแกนมีขนาดเล็กลงกว่าเดิม แต่การประมาณค่าส่วนใหญ่หมายถึงรูปภาพที่สร้างพิกเซลใหม่ ส่งผลให้รูปภาพสุดท้ายมีขนาดใหญ่ขึ้นหรือมีความละเอียดสูงกว่าต้นฉบับที่สแกน . (การประมาณค่าซึ่งใช้เพื่อทำให้รูปภาพมีขนาดเล็กลง โดยทั่วไปเรียกว่าการลดขนาดตัวอย่าง)

อย่าสับสนระหว่างการแก้ไขกับการปรับขนาดใหม่ เมื่อคุณขยายรูปภาพ แต่ละพิกเซลจะถูกทำซ้ำตามจำนวนที่กำหนด หากต้องการเพิ่มขนาดภาพเป็นสามเท่า แต่ละพิกเซลจะถูกทำซ้ำสามครั้ง สิ่งเดียวกันนี้เกิดขึ้นเมื่อคุณซูมออก ด้วยการปรับขนาดใหม่แบบง่ายๆ การลดขนาดภาพลงหนึ่งในสามของต้นฉบับหมายถึงการละทิ้งทุกๆ สามพิกเซล (ด้วยความหวังว่าพิกเซลที่เหลือจะยังคงมีลักษณะที่คล้ายคลึงกับต้นฉบับ) ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด ภาพที่ได้ก็อาจมีขอบหยาบหรือมี "บันได" อยู่บนเส้นทแยงมุม

การแก้ไขเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนกว่ามาก แทนที่จะคัดลอกพิกเซลเพียงอย่างเดียว อัลกอริธึมการแก้ไขจะใช้เพื่อศึกษาพิกเซลข้างเคียงและคำนวณพิกเซลใหม่ ซึ่งได้รับการปรับเปลี่ยนเพื่อให้การเปลี่ยนระหว่างพิกเซลนั้นมองไม่เห็นมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยอุดมคติแล้วจะสร้างการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องจากพิกเซลเก่าไปเป็นพิกเซลใหม่ อย่างง่ายกระบวนการนี้สามารถอธิบายได้ดังต่อไปนี้ หากมีพิกเซลสีดำในภาพและมีพิกเซลสีขาวอยู่ข้างๆ หากคุณซูมเข้าสองครั้ง คุณจะได้พิกเซลสีดำสองพิกเซลและพิกเซลสีขาวสองพิกเซล เมื่อทำการประมาณค่า เราจะได้พิกเซลขาวดำดั้งเดิม บวกกับพิกเซลสีเทาเข้มหนึ่งพิกเซลและพิกเซลสีเทาอ่อนหนึ่งพิกเซลอยู่ระหว่างนั้น ดังแสดงในรูปที่. 3.3.

มีหลายวิธีในการแก้ไขภาพ บางวิธีค่อนข้างซับซ้อน ด้านล่างนี้เป็นวิธีการทั่วไปสามวิธี

- วิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด- ด้วยวิธีนี้ จะมีการพิจารณาพิกเซลที่อยู่ใกล้กับพิกเซลที่กำลังประมวลผล และใช้ข้อมูลเกี่ยวกับพิกเซลนี้เพื่อสร้างพิกเซลใหม่

เนื่องจากในกรณีนี้ คุณเพียงแค่ต้องตรวจสอบทุก ๆ วินาทีเท่านั้น วิธีนี้เป็นวิธีที่ค่อนข้างรวดเร็ว แม้จะไม่ค่อยแม่นยำนักก็ตาม ไม่เหมาะสำหรับภาพถ่ายส่วนใหญ่ที่มีการเปลี่ยนภาพระหว่างแต่ละพื้นที่อย่างราบรื่น เนื่องจากจะทำให้มีขอบหยักมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด หากคุณกำลังสแกนรูปภาพที่มีขอบเขตชัดเจน เช่น ชิ้นส่วนของข้อความหรือรูปภาพที่จะบันทึกเป็น GIF อัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดจะมีประโยชน์มาก ในกรณีเช่นนี้ ระบบจะสร้างไฟล์ขนาดเล็กลงโดยยังคงรักษาขอบคมไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในรูป ในรูป 3.4 แสดงตัวอักษร A (หนึ่งในประเภทของภาพที่อัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดทำงานได้ค่อนข้างดี) และในรูปที่ 3 รูปที่ 3.5 แสดงส่วนหนึ่งของตัวอักษรนี้ขยายขึ้น 600% หลังจากประมวลผลโดยใช้สิ่งนี้

- วิธีไบลิเนียร์- วิธีนี้จะตรวจสอบพิกเซลที่ด้านใดด้านหนึ่งของพิกเซลที่กำลังประมวลผล มันช้ากว่าอัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดเล็กน้อย แต่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีพอสมควรสำหรับภาพที่มีองค์ประกอบคอนทราสต์สูง การทำงานของอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องจะแสดงในรูป 3.6.

- วิธีไบคิวบิก- วิธีการอินเทอร์โพเลชันที่พบบ่อยที่สุดคือแบบไบคิวบิก ซึ่งพิกเซลโดยรอบทั้งหมดจะถูกตรวจสอบเพื่อรับข้อมูลสำหรับการสร้างพิกเซลใหม่ที่อินเทอร์โพเลต นี่เป็นวิธีการเริ่มต้นในสแกนเนอร์หลายตัวและ Photoshop Photoshop เวอร์ชันล่าสุดได้เพิ่มตัวเลือกอีกสองตัวเลือกให้กับอัลกอริธึมการแก้ไขแบบ Bicubic ขั้นพื้นฐาน ได้แก่ Bicubic Smoother ซึ่งจะช่วยปรับขอบหยักให้เรียบขึ้นได้ดีที่สุดเมื่อขยายภาพ และ Bicubic Sharper ซึ่งรักษารายละเอียดในขณะที่ลดขนาดรูปภาพลงเพื่อลดขนาดรูปภาพ การประมาณค่าแบบไบคิวบิกจะแสดงไว้ในรูปที่ 1 3.7.

การประมาณค่าเป็นกระบวนการที่สามารถนำมาใช้ในระหว่างการสแกนได้ หากคุณต้องการความละเอียดสูงกว่าจริงๆ เนื่องจากอัลกอริธึมที่ซับซ้อนที่สุดจะสร้างภาพที่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งจะไม่ปรากฏในภาพที่สแกนโดยไม่มีการตกแต่ง ด้วยกระบวนการนี้ จึงสามารถคำนวณพิกเซลเพิ่มเติมได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่ง โดยจำลองผลลัพธ์ที่คุณจะได้รับอย่างใกล้ชิดด้วยความละเอียดสูงกว่า การแก้ไขจะทำงานได้ดีที่สุดกับภาพที่มีรายละเอียดมาก

การแก้ไขบางอย่างเกิดขึ้นกับการสแกนที่ความละเอียดที่แตกต่างจากความละเอียดปกติของเครื่องสแกน ตัวอย่างเช่น หากความละเอียดที่แท้จริงของเครื่องสแกนของคุณคือ 4000 ตัวอย่างต่อนิ้ว เมื่อใดก็ตามที่คุณสแกนที่ 2000 spi ต้องการลดขนาดไฟล์สำหรับภาพที่ไม่สำคัญมากนัก ภาพสุดท้ายจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้การประมาณค่า หากเครื่องสแกน 4000 spi สามารถสแกนที่ 8000 spi ได้ ระบบจะดำเนินการแก้ไขเพื่อจำลองความละเอียดสูงขึ้น เครื่องสแกนบางเครื่องทำการประมาณค่าในฮาร์ดแวร์เมื่อสร้างภาพที่สแกน ในขณะที่บางเครื่องดำเนินการขั้นตอนนี้โดยใช้ซอฟต์แวร์บนคอมพิวเตอร์

การแก้ไขภาพเกิดขึ้นในภาพถ่ายดิจิทัลทั้งหมดในบางขั้นตอน ไม่ว่าจะเป็นการลดขนาดหรือปรับขนาด มันเกิดขึ้นเมื่อใดก็ตามที่คุณเปลี่ยนขนาดหรือสแกนรูปภาพจากตารางพิกเซลหนึ่งไปยังอีกตารางหนึ่ง การปรับขนาดรูปภาพเป็นสิ่งจำเป็นเมื่อคุณต้องการเพิ่มหรือลดจำนวนพิกเซล ในขณะที่การเปลี่ยนตำแหน่งอาจเกิดขึ้นได้ในหลายกรณี เช่น การแก้ไขความผิดเพี้ยนของเลนส์ การเปลี่ยนมุมมอง หรือการหมุนภาพ

แม้ว่ารูปภาพเดียวกันจะถูกปรับขนาดหรือสแกน แต่ผลลัพธ์อาจแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมการแก้ไข เนื่องจากการประมาณค่าใดๆ เป็นเพียงการประมาณค่า รูปภาพจึงสูญเสียคุณภาพไปบ้างทุกครั้งที่มีการประมาณค่า บทนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ - และด้วยเหตุนี้จึงช่วยให้คุณลดการสูญเสียคุณภาพของภาพที่เกิดจากการแก้ไขได้

แนวคิด

สาระสำคัญของการแก้ไขคือการใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อรับค่าที่คาดหวัง ณ จุดที่ไม่รู้จัก ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการทราบว่าอุณหภูมิตอนเที่ยงเป็นเท่าใด แต่วัดได้ที่ 11.00 น. และ 13.00 น. คุณสามารถเดาค่าได้โดยใช้การประมาณค่าเชิงเส้น:

หากคุณมีการวัดเพิ่มเติมตอนสิบสองนาฬิกาครึ่ง คุณจะสังเกตเห็นว่าอุณหภูมิเพิ่มขึ้นเร็วขึ้นก่อนเที่ยง และใช้การวัดเพิ่มเติมนั้นเพื่อทำการประมาณค่ากำลังสอง:

ยิ่งคุณวัดอุณหภูมิได้มากในช่วงเที่ยงวัน อัลกอริธึมการแก้ไขของคุณก็จะซับซ้อนมากขึ้น (และคาดว่าจะแม่นยำยิ่งขึ้น)

ตัวอย่างการปรับขนาดรูปภาพ

การแก้ไขภาพทำงานในสองมิติและพยายามเพื่อให้ได้สีและความสว่างของพิกเซลโดยประมาณที่ดีที่สุดโดยพิจารณาจากค่าของพิกเซลโดยรอบ ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการทำงานของมาตราส่วน:

ต้นฉบับก่อนหลังโดยไม่มีการแก้ไข

แตกต่างจากความผันผวนของอุณหภูมิอากาศและการไล่ระดับสีในอุดมคติข้างต้น ค่าพิกเซลสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างมากจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง เช่นเดียวกับตัวอย่างอุณหภูมิ ยิ่งคุณรู้เกี่ยวกับพิกเซลโดยรอบมากเท่าไร การประมาณค่าก็จะยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น นี่คือสาเหตุที่ผลลัพธ์ลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อภาพถูกขยาย และสาเหตุที่การแก้ไขไม่สามารถเพิ่มรายละเอียดให้กับภาพที่ไม่มีอยู่ได้

ตัวอย่างการหมุนภาพ

การประมาณค่ายังเกิดขึ้นทุกครั้งที่คุณหมุนหรือเปลี่ยนมุมมองของภาพ ตัวอย่างก่อนหน้านี้ทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากเป็นกรณีพิเศษที่ตัวสอดแทรกมักจะทำงานได้ค่อนข้างดี ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าสามารถสูญเสียรายละเอียดในภาพได้เร็วเพียงใด:

เลี้ยวเดิม 45 เลี้ยว 90 (ไม่มีการสูญเสีย) 2 รอบ 45° 6 รอบ 15°

การหมุน 90° จะไม่สูญเสีย เนื่องจากไม่จำเป็นต้องวางพิกเซลบนเส้นขอบระหว่างสองพิกเซล (และดังนั้นจึงถูกแบ่ง) สังเกตว่ารายละเอียดหายไปมากน้อยเพียงใดในเทิร์นแรก และคุณภาพลดลงอย่างต่อเนื่องในเทิร์นต่อๆ ไปอย่างไร ซึ่งหมายความว่าควรหลีกเลี่ยงการหมุนให้มากที่สุด หากจำเป็นต้องหมุนเฟรมที่มีการเปิดไม่สม่ำเสมอ คุณไม่ควรหมุนเกินหนึ่งครั้ง

ผลลัพธ์ข้างต้นใช้อัลกอริธึมที่เรียกว่า "bicubic" และแสดงให้เห็นถึงคุณภาพที่ลดลงอย่างมาก สังเกตว่าคอนทราสต์โดยรวมลดลงอย่างไรเนื่องจากความเข้มของสีลดลง และรัศมีสีเข้มปรากฏรอบๆ สีฟ้าอ่อนอย่างไร ผลลัพธ์อาจดีขึ้นอย่างมากขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมการแก้ไขและวัตถุที่ถ่ายภาพ

ประเภทของอัลกอริธึมการแก้ไข

อัลกอริธึมการแก้ไขทั่วไปสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: แบบปรับได้และแบบไม่ปรับเปลี่ยน วิธีการปรับเปลี่ยนจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับหัวข้อของการประมาณค่า (ขอบแข็ง พื้นผิวเรียบ) ในขณะที่วิธีการแบบไม่ปรับเปลี่ยนจะปฏิบัติต่อพิกเซลทั้งหมดอย่างเท่าเทียมกัน

อัลกอริธึมที่ไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้ ได้แก่ เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ไบลิเนียร์ ไบคิวบิก เส้นโค้ง ซินซ์ Lanczos และอื่นๆ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน พวกเขาใช้พิกเซลที่ต่อเนื่องกันตั้งแต่ 0 ถึง 256 (หรือมากกว่า) สำหรับการแก้ไข ยิ่งพิกเซลที่อยู่ติดกันมากเท่าไรก็ยิ่งมีความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น แต่ก็ต้องแลกมาด้วยระยะเวลาการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถใช้ได้ทั้งการสแกนและการปรับขนาดภาพ

อัลกอริธึมแบบปรับเปลี่ยนได้ประกอบด้วยอัลกอริธึมเชิงพาณิชย์มากมายในโปรแกรมลิขสิทธิ์ เช่น Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals และอื่นๆ พวกเขาหลายคนใช้อัลกอริธึมเวอร์ชันที่แตกต่างกัน (ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์แบบพิกเซลต่อพิกเซล) เมื่อตรวจพบว่ามีเส้นขอบ โดยมีเป้าหมายในการลดข้อบกพร่องในการแก้ไขที่ไม่น่าดูในตำแหน่งที่มองเห็นได้มากที่สุด อัลกอริธึมเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มรายละเอียดโดยปราศจากข้อบกพร่องของภาพที่ขยาย ดังนั้นบางอัลกอริธึมจึงไม่เหมาะสำหรับการหมุนหรือเปลี่ยนมุมมองของภาพ

วิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

นี่เป็นอัลกอริธึมพื้นฐานที่สุดของอัลกอริธึมการแก้ไขทั้งหมด และต้องใช้เวลาในการประมวลผลน้อยที่สุด เนื่องจากจะพิจารณาเพียงหนึ่งพิกเซลเท่านั้น ซึ่งเป็นพิกเซลที่ใกล้กับจุดแก้ไขมากที่สุด เป็นผลให้แต่ละพิกเซลมีขนาดใหญ่ขึ้น

การแก้ไขแบบไบลิเนียร์

การแก้ไขแบบ Bilinear จะพิจารณาพิกเซลที่รู้จักขนาด 2x2 สี่เหลี่ยมรอบๆ พิกเซลที่ไม่รู้จัก ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของพิกเซลทั้งสี่นี้จะถูกใช้เป็นค่าประมาณค่า ผลลัพธ์ที่ได้คือภาพที่ดูนุ่มนวลกว่าผลลัพธ์ของวิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดอย่างเห็นได้ชัด

แผนภาพทางด้านซ้ายใช้สำหรับกรณีที่พิกเซลที่รู้จักทั้งหมดเท่ากัน ดังนั้นค่าที่ประมาณไว้จึงเป็นเพียงผลรวมหารด้วย 4

การแก้ไขแบบไบคิวบิก

การประมาณค่าแบบ Bicubic ก้าวไปไกลกว่าการประมาณค่าแบบไบลิเนียร์หนึ่งขั้น โดยดูที่อาร์เรย์ของพิกเซลโดยรอบขนาด 4x4 รวมทั้งหมด 16 พิกเซล เนื่องจากพิกเซลเหล่านี้อยู่ห่างจากพิกเซลที่ไม่รู้จัก พิกเซลที่อยู่ใกล้เคียงจึงมีน้ำหนักมากกว่าในการคำนวณ การประมาณค่าด้วย Bicubic จะให้ภาพที่คมชัดกว่าสองวิธีก่อนหน้านี้อย่างมาก และถือเป็นวิธีที่ดีที่สุดในแง่ของเวลาในการประมวลผลและคุณภาพผลงาน ด้วยเหตุนี้ จึงกลายเป็นมาตรฐานในโปรแกรมแก้ไขภาพหลายโปรแกรม (รวมถึง Adobe Photoshop) ไดรเวอร์เครื่องพิมพ์ และการแก้ไขกล้องในตัว

การแก้ไขลำดับที่สูงขึ้น: splines และ sinc

มีตัวแก้ไขอื่นๆ อีกหลายตัวที่คำนึงถึงพิกเซลโดยรอบมากกว่า ดังนั้นจึงต้องใช้การคำนวณมากกว่า อัลกอริธึมเหล่านี้ประกอบด้วยเส้นโค้งและคาร์ดินัลไซน์ (sinc) และจะเก็บข้อมูลรูปภาพส่วนใหญ่ไว้หลังจากการประมาณค่า ด้วยเหตุนี้ จึงมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อรูปภาพต้องมีการหมุนหลายครั้งหรือเปลี่ยนเปอร์สเปคทีฟในขั้นตอนที่แยกกัน อย่างไรก็ตาม สำหรับการซูมหรือการหมุนครั้งเดียว อัลกอริธึมลำดับที่สูงกว่าดังกล่าวจะให้การปรับปรุงด้านภาพเพียงเล็กน้อยพร้อมกับเวลาการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ยิ่งไปกว่านั้น ในบางกรณี อัลกอริธึมคาร์ดินัลไซน์ทำงานได้แย่กว่าบนส่วนที่เรียบกว่าการประมาณค่าแบบไบคิวบิก

ข้อบกพร่องในการแก้ไขที่สังเกตได้

ตัวประมาณค่าที่ไม่สามารถปรับตัวได้ทั้งหมดจะพยายามค้นหาจุดสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างข้อบกพร่องที่ไม่พึงประสงค์สามประการ ได้แก่ รัศมีขอบเขต ความเบลอ และนามแฝง

รัศมีนามแฝงเบลอดั้งเดิม

แม้แต่ตัวสอดแทรกที่ไม่สามารถปรับตัวที่ได้รับการพัฒนามากที่สุดก็ยังถูกบังคับให้เพิ่มหรือลดข้อบกพร่องข้อใดข้อหนึ่งข้างต้นโดยเสียค่าใช้จ่ายอีกสองข้อ - ด้วยเหตุนี้อย่างน้อยหนึ่งข้อจึงจะสังเกตเห็นได้ชัดเจน สังเกตว่ารัศมีขอบเขตดูเหมือนจะเป็นสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดจากการลับให้คมด้วยหน้ากากที่ไม่คม และวิธีที่มันเพิ่มความคมชัดที่เห็นได้ชัดโดยการลับให้คมได้อย่างไร

ตัวแก้ไขแบบปรับได้อาจสร้างหรือไม่สร้างข้อบกพร่องที่อธิบายไว้ข้างต้น แต่ยังสามารถสร้างพื้นผิวหรือพิกเซลเดี่ยวในขนาดใหญ่ที่ผิดปกติสำหรับรูปภาพต้นฉบับได้:

วัสดุที่มีพื้นผิวขนาดเล็ก กำลังขยาย 220%

ในทางกลับกัน “ข้อบกพร่อง” บางประการของตัวแก้ไขแบบปรับตัวก็ถือได้ว่าเป็นข้อได้เปรียบเช่นกัน เนื่องจากดวงตาคาดหวังที่จะเห็นรายละเอียดตั้งแต่รายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ในพื้นที่ที่มีพื้นผิวประณีต เช่น ใบไม้ การออกแบบดังกล่าวจึงสามารถหลอกตาได้ในระยะไกล (สำหรับวัสดุบางประเภท)

ปรับให้เรียบ

การป้องกันนามแฝงหรือการลดนามแฝงเป็นกระบวนการที่พยายามลดการปรากฏตัวของขอบหยักหรือรอยหยักในแนวทแยงที่ทำให้ข้อความหรือรูปภาพมีลักษณะดิจิทัลคร่าวๆ:

การลดรอยหยักจะกำจัดรอยหยักเหล่านี้และทำให้ขอบดูนุ่มนวลขึ้นและมีความละเอียดสูงขึ้น โดยคำนึงถึงจำนวนเส้นขอบในอุดมคติที่ซ้อนทับพิกเซลที่อยู่ติดกัน เส้นขอบหยักจะถูกปัดขึ้นหรือลงโดยไม่มีค่าอยู่ระหว่างนั้น ในขณะที่เส้นขอบเรียบจะสร้างค่าตามสัดส่วนของจำนวนเส้นขอบที่รวมไว้ในแต่ละพิกเซล:

ข้อควรพิจารณาที่สำคัญเมื่อขยายภาพคือการหลีกเลี่ยงนามแฝงที่มากเกินไปซึ่งเป็นผลมาจากการแก้ไข ตัวสอดแทรกแบบปรับได้หลายตัวตรวจจับการมีอยู่ของขอบและปรับเพื่อลดรอยนามแฝงในขณะที่ยังคงรักษาความคมชัดของขอบ เนื่องจากขอบเขตที่ราบเรียบประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งที่ความละเอียดสูงกว่า จึงเป็นไปได้ที่ตัวสอดแทรกแบบปรับได้ (การตรวจจับขอบ) อันทรงพลังสามารถสร้างขอบเขตขึ้นใหม่บางส่วนเป็นอย่างน้อยเมื่อซูมเข้า

ซูมออปติคอลและดิจิตอล

กล้องดิจิตอลคอมแพคหลายรุ่นสามารถซูมได้ทั้งแบบออปติคอลและดิจิทัล การซูมแบบออพติคอลทำได้โดยการขยับเลนส์ Vari-Lens เพื่อให้แสงถูกขยายก่อนที่จะกระทบกับเซนเซอร์ดิจิตอล ในทางตรงกันข้าม การซูมแบบดิจิทัลจะลดคุณภาพลงเนื่องจากเพียงแต่สอดแทรกภาพหลังจากที่เซนเซอร์ได้รับแล้ว

ซูมออปติคอล (x10) ซูมดิจิตอล (x10)

แม้ว่าภาพถ่ายที่ใช้การซูมแบบดิจิทัลจะมีจำนวนพิกเซลเท่ากัน แต่รายละเอียดก็ยังน้อยกว่าเมื่อใช้การซูมแบบดิจิทัลอย่างชัดเจน ควรละทิ้งการซูมแบบดิจิทัลเกือบทั้งหมด ยกเว้นในกรณีที่ช่วยแสดงวัตถุที่อยู่ไกลออกไปบนหน้าจอ LCD ของคุณ กล้อง ในทางกลับกัน หากคุณถ่ายภาพในรูปแบบ JPEG และต้องการครอบตัดและขยายภาพในภายหลัง การซูมแบบดิจิทัลมีข้อได้เปรียบในการแก้ไขก่อนที่จะเริ่มใช้สิ่งแปลกปลอมในการบีบอัด หากคุณพบว่าจำเป็นต้องใช้การซูมแบบดิจิทัลบ่อยเกินไป ให้ลงทุนในเทเลคอนเวอร์เตอร์หรือเลนส์ทางยาวโฟกัสที่ยาวกว่า

การเปลี่ยนความละเอียดโดยการสอดแทรกรูปภาพ

การบรรยาย: Adobe Photoshop CS5 สำหรับนักออกแบบและช่างภาพ

Adobe Photoshop CS5 คือเวอร์ชันล่าสุดของโปรแกรมแก้ไขกราฟิกระดับตำนาน การแปลชื่อโปรแกรม "Photo Shop" แสดงให้เห็นว่านี่เป็นโปรแกรมสำหรับช่างภาพ ซอฟต์แวร์ Adobe® Photoshop® CS5 ตรงตามมาตรฐานสากล ช่วยให้คุณสร้างภาพระดับมืออาชีพในระดับสูงสุด ด้วยเวอร์ชันใหม่นี้ คุณสามารถวาดภาพเหมือนจริง สร้างภาพ HDR ที่น่าทึ่งได้อย่างรวดเร็ว ลบจุดรบกวน เพิ่มเกรน และปรับขอบภาพมืดโดยใช้เครื่องมือแก้ไขภาพที่ทันสมัยที่สุด ในการบรรยาย เราจะไม่เจาะลึกทฤษฎีคอมพิวเตอร์กราฟิกส์ แต่จะเน้นไปที่การฝึกทำงานกับภาพถ่าย

แนวคิดพื้นฐานของคอมพิวเตอร์กราฟิกส์

เพื่อที่จะทำงานกับ Adobe Photoshop ไม่ใช่เชิงกลไก แต่ด้วยความเข้าใจในการกระทำของตน ผู้ใช้จะต้องมีความเข้าใจทั่วไป (พื้นฐาน) เกี่ยวกับลักษณะของภาพดิจิทัล บทนี้เน้นไปที่คุณลักษณะของภาพแรสเตอร์ที่กำหนดคุณภาพของภาพ ความจริงก็คือภาพดิจิทัลบนคอมพิวเตอร์นั้นมีลักษณะเฉพาะด้วยชุดพารามิเตอร์ เช่น ขนาด ความละเอียด รูปแบบ และประเภทของแบบจำลองสี พารามิเตอร์ที่แสดงไว้จะกำหนดคุณภาพของภาพแรสเตอร์ตลอดจนขนาด (น้ำหนัก) ของไฟล์กราฟิก

ความละเอียดของภาพ

ภาพแรสเตอร์เกิดขึ้นจากกลุ่มองค์ประกอบเล็กๆ ที่เรียกว่าพิกเซล พิกเซลเป็นหน่วยการสร้างพื้นฐานของภาพแรสเตอร์และเป็นหน่วยที่ใช้ในคอมพิวเตอร์กราฟิก เช่นเดียวกับหน่วยเมตร กิโลกรัม และลิตรที่ใช้สำหรับการวัดในชีวิตประจำวัน

จำนวนพิกเซลในภาพจะเป็นตัวกำหนดความละเอียดของภาพ พิกเซลมักเรียกว่าจุด จากนั้นความละเอียดจะวัดเป็น dpi (จุดต่อนิ้ว) ซึ่งก็คือจำนวนจุดต่อนิ้ว

บันทึก

ในวรรณกรรมคอมพิวเตอร์ มีความสับสนในแง่ต่างๆ และผู้เขียนบางคนวัดความละเอียดของจอภาพเป็น dpi (จุดต่อนิ้ว) สแกนเนอร์เป็น ppi (พิกเซลต่อนิ้ว) - พิกเซลต่อนิ้ว และเครื่องพิมพ์เป็น lpi (เส้นต่อนิ้ว) - เส้น ต่อนิ้ว ผู้เขียนหนังสือคนอื่นๆ วัดความละเอียดของภาพใดๆ ก็ตาม โดยไม่คำนึงถึงวิธีการรับภาพ โดยใช้หน่วย dpi เท่านั้น

หากคุณลองคิดดู จะเห็นได้ชัดว่ายิ่งความละเอียดสูงเท่าใด รูปภาพก็จะยิ่งมีพิกเซลมากขึ้นเท่านั้น และยิ่งมีรายละเอียดมากขึ้น (นั่นคือ คุณภาพ) ลักษณะของรูปภาพดังกล่าวก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ในทางกลับกัน รูปภาพที่มีความละเอียดสูงกว่าจะเกี่ยวข้องโดยตรงกับขนาดไฟล์ที่ใหญ่กว่าของรูปภาพนั้น ดังนั้นการตั้งค่าความละเอียดจึงขึ้นอยู่กับเป้าหมายและวัตถุประสงค์ของศิลปินคอมพิวเตอร์ และจะแตกต่างกันไปสำหรับงานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น นักออกแบบเว็บไซต์มักจะทำงานกับรูปภาพที่มีความละเอียด 72-96 dpi ในขณะที่เครื่องพิมพ์ต้องการความละเอียดของรูปภาพที่ 300 dpi ขึ้นไป (รูปที่ 1.1)

ข้าว. 1.1.ภาพความละเอียดสูงทางด้านซ้าย (ไฟล์ 977 KB) และภาพความละเอียดต่ำทางด้านขวา (ไฟล์ 41 KB)

ความลึกของสี

ในภาพขาวดำ ระดับความสว่างจะปรากฏเป็นเฉดสีเทา ในขณะที่ภาพสี ระดับเหล่านี้จะปรากฏเป็นโทนสีที่ต่างกัน เห็นได้ชัดว่าภาพถ่ายขาวดำถูกมองว่ามีคุณภาพต่ำกว่าเมื่อเทียบกับการถ่ายภาพสี กล่าวอีกนัยหนึ่ง ยิ่งเฉดสีในรูปภาพมากขึ้น ความละเอียดของความสว่าง (สี) ที่เรียกว่าความลึกของสีก็จะยิ่งสูงขึ้น และจำนวนระดับความสว่าง (สี) ที่ไฟล์รูปภาพจะมีก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

คำศัพท์ใหม่

ความลึกของสีแสดงลักษณะจำนวนการไล่ระดับความสว่างของพิกเซลที่ทำซ้ำในภาพขาวดำ และจำนวนสีที่แสดงในภาพสี

ตัวอย่างเช่นในรูป 1.2 แสดงภาพเดียวกัน แต่มีความลึกของสีต่างกัน: สองสีด้านบน และสีเทา 256 เฉดที่ด้านล่าง ภาพประกอบนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า ยิ่งจำนวนการไล่ระดับความสว่างของพิกเซลในภาพขาวดำ (และจำนวนสีที่แสดงในภาพสี) สูงขึ้นเท่าใด คุณภาพของภาพแรสเตอร์ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

ข้าว. 1.2.ภาพเดียวกัน แต่มีความลึกของสีต่างกัน

ในแง่ของความลึกของสี ภาพแรสเตอร์สามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภท:

สำหรับภาพขาวดำแบบเอกรงค์ จะใช้เซลล์เพียงสองประเภทเท่านั้น: ขาวดำ ดังนั้นจึงต้องใช้หน่วยความจำคอมพิวเตอร์เพียง 1 บิตในการจดจำแต่ละพิกเซล ภาพดังกล่าวมักเรียกว่าภาพ 1 บิต ดังนั้นความละเอียดของสีจะเท่ากับ 1 บิต/พิกเซล

ภาพแรสเตอร์อีกประเภทหนึ่งเรียกว่าระดับสีเทา โดยจะจัดสรรข้อมูลได้มากถึง 8 บิตต่อพิกเซล ซึ่งช่วยให้คุณใช้งานด้วยการผสมผสานระดับความสว่างได้ 256 ระดับ ครอบคลุมเฉดสีเทาทั้งหมดตั้งแต่สีดำไปจนถึงสีขาว ตัวอย่างของระดับสีเทาสิบขั้นตอนแสดงไว้ในรูปที่ 1 1.3.

ข้าว. 1.3.สีเทาสิบเฉด - จากสีขาว (100%) ถึงสีดำ (0%)

ในการทำงานกับรูปภาพที่คำอธิบายต้องการความละเอียดของสีสูง จะใช้โมเดลสี RGB, Lab และ CMYK ในกรณีของรูปแบบ RGB สีของแต่ละพิกเซลจะถูกกำหนดโดยการผสมสีสามสี: สีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน รูปภาพอาจมีความละเอียดสี 16 บิต 24 บิต หรือ 32 บิต (ความลึกของสี) ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์

ในรูปแบบ CMYK สีของแต่ละพิกเซลถูกสร้างขึ้นโดยใช้ช่องสีสี่ช่อง ได้แก่ สีฟ้า สีม่วงแดง สีเหลือง และสีดำ เนื่องจากช่องสัญญาณพิเศษ โมเดลสี CMYK จึงมีข้อมูลมากกว่าภาพ RGB ประมาณ 25 เปอร์เซ็นต์

การเปลี่ยนความละเอียดโดยการสอดแทรกรูปภาพ

หากความละเอียดของภาพดิจิทัลที่ได้รับผ่านเมทริกซ์ของสแกนเนอร์ (หรือกล้องดิจิตอล) ตรงกับจำนวนองค์ประกอบที่ไวต่อแสงของเครื่องสแกน (หรือกล้อง) เราก็พูดถึงความละเอียดจริง (ฮาร์ดแวร์หรือกายภาพ) อย่างไรก็ตาม ทั้งอุปกรณ์แปลงภาพเป็นดิจิทัลและโปรแกรมกราฟิกต่างให้ความเป็นไปได้ในการใช้การดำเนินการแก้ไข (Resampling) นั่นคือ การเปลี่ยนความละเอียด ซึ่งสามารถนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่นในโปรแกรม Adobe Photoshop (รูปที่ 1.4) มีการใช้วิธีการแก้ไขสามวิธี - ที่อยู่ติดกัน, บิลิเนียร์และไบคิวบิก

ข้าว. 1.4.วิธีแก้ไขรูปภาพใน Adobe Photoshop

เมื่อทำการประมาณค่าโดย Nearest Neighbor สำหรับพิกเซลที่เพิ่มโดยโปรแกรม ค่าของพิกเซลที่อยู่ใกล้เคียงจะถูกนำไปใช้ นั่นคือหากพิกเซลข้างเคียงเป็นสีแดง โปรแกรมจะเพิ่มความละเอียดของภาพโดยการเพิ่มพิกเซลสีแดง

ในกรณีของการประมาณค่าแบบไบลิเนียร์ ตัวแก้ไขกราฟิกจะใช้ค่าสีโดยเฉลี่ยของพิกเซลในแต่ละด้านของสีที่สร้างขึ้นใหม่ ตัวอย่างเช่น สีชมพูจะปรากฏระหว่างสีแดงและสีขาว

การประมาณค่าแบบ Bicubic จะเฉลี่ยค่าของกลุ่มไม่เพียงแต่พิกเซลที่อยู่ติดกันในทันที แต่ยังรวมถึงพิกเซลที่อยู่ใกล้เคียงทั้งหมดด้วย ช่วงของพิกเซลที่เลือกไว้สำหรับการหาค่าเฉลี่ยและโดยอัลกอริธึมว่าการเฉลี่ยนี้เกิดขึ้นอย่างไร - นี่คือความแตกต่างของวิธีการประมาณค่าแบบไบคิวบิก ในภาพประกอบด้านบน เราเห็นสามตัวเลือกสำหรับการแก้ไขแบบ bicubic ใน Adobe Photoshop

บันทึก

ความละเอียดของภาพที่ได้รับโดยใช้การแก้ไขด้วยซอฟต์แวร์นั้นแย่กว่าความละเอียดจริง (จริง) เสมอ เนื่องจากการเพิ่มพิกเซลแบบเทียมจะลดคุณภาพของภาพ (สูญเสียรายละเอียดปลีกย่อย) กล่าวอีกนัยหนึ่ง ยิ่งภาพถูกแปลงมากเท่าไรก็ยิ่งลดคุณภาพลงเท่านั้น

ฟังก์ชันการปรับขนาดรูปภาพที่ Emgu (a wrapper .net สำหรับ OpenCV) สามารถใช้วิธีแก้ไขใดๆ จากสี่วิธี:

• CV_INTER_NN (ค่าเริ่มต้น)
• CV_INTER_LINEAR
• CV_INTER_CUBIC
• CV_INTER_AREA

ฉันมีความเข้าใจคร่าวๆ เกี่ยวกับการประมาณค่าเชิงเส้น แต่สามารถเดาได้เพียงว่าลูกบาศก์หรือพื้นที่คืออะไร ฉันสงสัยว่า NN ย่อมาจากเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด แต่ฉันอาจคิดผิดก็ได้

เหตุผลที่ฉันปรับขนาดรูปภาพคือการลดจำนวนพิกเซล (พิกเซลจะเกิดซ้ำในบางจุด) โดยยังคงไว้ซึ่งความเป็นตัวแทน ฉันพูดถึงสิ่งนี้เพราะสำหรับฉันแล้วการประมาณค่าเป็นศูนย์กลางของจุดประสงค์นี้ - ดังนั้นประเภทที่ถูกต้องควรมีความสำคัญมาก

คำถามของฉันคือ อะไรคือข้อดีและข้อเสียของแต่ละวิธีการประมาณค่า? แตกต่างกันอย่างไร และฉันควรใช้อันไหน?

4 คำตอบ

เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดจะเร็วที่สุด แต่คุณจะสูญเสียข้อมูลที่สำคัญเมื่อปรับขนาด

การประมาณค่าเชิงเส้นนั้นเร็วน้อยกว่า แต่จะไม่ส่งผลให้ข้อมูลสูญหาย เว้นแต่คุณจะลดขนาดรูปภาพ (ซึ่งก็คือคุณ)

การประมาณค่าแบบลูกบาศก์ (จริงๆ แล้วอาจเป็น "Bicubic") ใช้สูตรใดสูตรหนึ่งที่เป็นไปได้ซึ่งมีพิกเซลหลายพิกเซลที่อยู่ติดกัน วิธีนี้จะดีกว่ามากในการลดขนาดภาพ แต่คุณยังคงถูกจำกัดว่าสามารถลดได้มากน้อยเพียงใดโดยไม่สูญเสียข้อมูล คุณสามารถลดขนาดรูปภาพลง 50% หรือ 75% ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึม สิ่งสำคัญเกี่ยวกับวิธีการนี้คือมันช้ากว่ามาก

ไม่แน่ใจว่า "พื้นที่" คืออะไร จริงๆ แล้วอาจเป็น "Bicubic" เป็นไปได้มากว่าตัวเลือกนี้จะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด (ในแง่ของการสูญหายของข้อมูล/การปรากฏขึ้นอีกครั้ง) แต่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่ยาวนานที่สุด

วิธีการประมาณค่าที่คุณใช้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณพยายามทำให้สำเร็จ:

CV_INTER_LINEARหรือ CV_INTER_CUBICใช้ตัวกรองความถี่ต่ำผ่าน (สื่อ) เพื่อให้เกิดการแลกเปลี่ยนระหว่างคุณภาพของภาพและการลบขอบ (ตัวกรองความถี่ต่ำผ่านมีแนวโน้มที่จะลบขอบเพื่อลดนามแฝงของภาพ) ระหว่างสองตัวนี้ผมขอแนะนำครับ CV_INTER_CUBIC.

วิธีการ CV_INTER_NNจริงๆ แล้วเป็นเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด มันเป็นวิธีการพื้นฐานที่สุด และคุณจะได้ขอบที่คมชัดยิ่งขึ้น (จะไม่ใช้ตัวกรองความถี่ต่ำผ่าน) อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้คล้ายกับ "การปรับขนาด" รูปภาพ โดยไม่มีการปรับปรุงด้านภาพ

อัลกอริทึม: (คำอธิบายจากเอกสาร OpenCV)

• INTER_NEAREST - การแก้ไขเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
• INTER_LINEAR - การแก้ไขแบบไบลิเนียร์ (ค่าเริ่มต้น)
• INTER_AREA - การสุ่มตัวอย่างใหม่โดยใช้อัตราส่วนพื้นที่พิกเซล นี่อาจเป็นวิธีที่แนะนำสำหรับการทำลายภาพ เนื่องจากให้ผลลัพธ์ที่ไร้รอยมัว แต่เมื่อรูปภาพถูกปรับขนาดจะคล้ายกับวิธี INTER_NEAREST
• INTER_CUBIC - การแก้ไขแบบ bicubic บนพื้นที่ใกล้เคียงขนาด 4x4 พิกเซล
• INTER_LANCZOS4 - การแก้ไข Lanczos ในบริเวณใกล้เคียง 8x8 พิกเซล

หากคุณต้องการเพิ่มความเร็ว ให้ใช้วิธี Nearest Neighbor