INTERPOLAZIONE DI IMMAGINI DIGITALI

L'interpolazione dell'immagine si verifica in tutte le foto digitali a un certo punto, sia che si tratti di demosaicing bayer o di ingrandimento delle foto. Succede ogni volta che ridimensioni o rimappa (distorce) la tua immagine da una griglia di pixel a un'altra. Il ridimensionamento dell'immagine è necessario quando è necessario aumentare o diminuire il numero totale di pixel, mentre la rimappatura può verificarsi in una più ampia varietà di scenari:correzione della distorsione dell'obiettivo, cambio di prospettiva e rotazione di un'immagine.

Anche se viene eseguito lo stesso ridimensionamento o rimappa dell'immagine, i risultati possono variare in modo significativo a seconda dell'algoritmo di interpolazione. È solo un'approssimazione, quindi un'immagine perderà sempre un po' di qualità ogni volta che viene eseguita l'interpolazione. Questo tutorial mira a fornire una migliore comprensione di come i risultati possono variare, aiutandoti a ridurre al minimo le perdite indotte dall'interpolazione nella qualità dell'immagine.

CONCETTO

L'interpolazione funziona utilizzando dati noti per stimare valori in punti sconosciuti. Ad esempio:se volevi conoscere la temperatura a mezzogiorno, ma la misuravi solo alle 11:00 e alle 13:00, potresti stimarne il valore eseguendo un'interpolazione lineare:

Se avessi una misurazione aggiuntiva alle 11:30, potresti vedere che la maggior parte dell'aumento di temperatura si è verificato prima di mezzogiorno e potresti utilizzare questo punto dati aggiuntivo per eseguire un'interpolazione quadratica:

Più misurazioni di temperatura hai vicino a mezzogiorno, più sofisticato (e si spera più accurato) può essere il tuo algoritmo di interpolazione.

ESEMPIO DI RIDIMENSIONAMENTO IMMAGINE

L'interpolazione dell'immagine funziona in due direzioni e cerca di ottenere la migliore approssimazione del colore e dell'intensità di un pixel in base ai valori dei pixel circostanti. L'esempio seguente illustra come funziona il ridimensionamento/ingrandimento:

Ingrandisci 183%

→

A differenza delle fluttuazioni della temperatura dell'aria e del gradiente ideale sopra, i valori dei pixel possono cambiare molto più bruscamente da una posizione all'altra. Come per l'esempio della temperatura, più conosci i pixel circostanti, migliore sarà l'interpolazione. Pertanto i risultati si deteriorano rapidamente quanto più si allunga un'immagine e l'interpolazione non può mai aggiungere dettagli all'immagine che non sono già presenti.

ESEMPIO DI ROTAZIONE DELL'IMMAGINE

L'interpolazione si verifica anche ogni volta che si ruota o si distorce un'immagine. L'esempio precedente era fuorviante perché è uno in cui gli interpolatori sono particolarmente bravi. Questo prossimo esempio mostra come i dettagli dell'immagine possono essere persi abbastanza rapidamente:

Originale
Rotazione

→ Rotazione di 45°
Rotazione di 90°
(senza perdita) 2 X 45°
Rotazioni 6 X 15°
Rotazioni

La rotazione di 90° è lossless perché nessun pixel deve mai essere riposizionato sul bordo tra due pixel (e quindi diviso). Nota come la maggior parte dei dettagli viene persa solo nella prima rotazione, sebbene l'immagine continui a deteriorarsi con le rotazioni successive. Si dovrebbe quindi evitare di ruotare le foto quando possibile; se una foto non livellata lo richiede, ruota non più di una volta.

I risultati di cui sopra utilizzano quello che viene chiamato un algoritmo "bicubico" e mostrano un deterioramento significativo. Si noti la diminuzione complessiva del contrasto evidente dal colore che diventa meno intenso e come si creano aloni scuri attorno all'azzurro. I risultati di cui sopra potrebbero essere migliorati in modo significativo, a seconda dell'algoritmo di interpolazione e dell'argomento.

TIPI DI ALGORITMI DI INTERPOLAZIONE

Gli algoritmi di interpolazione comuni possono essere raggruppati in due categorie:adattivi e non adattivi. I metodi adattivi cambiano a seconda di cosa stanno interpolando (bordi nitidi vs. texture liscia), mentre i metodi non adattivi trattano tutti i pixel allo stesso modo.

Algoritmi non adattivi includono:vicino più prossimo, bilineare, bicubico, spline, sinc, lanczos e altri. A seconda della loro complessità, utilizzano da 0 a 256 (o più) pixel adiacenti durante l'interpolazione. Più pixel adiacenti includono, più accurati possono diventare, ma ciò va a scapito di un tempo di elaborazione molto più lungo. Questi algoritmi possono essere utilizzati sia per distorcere che per ridimensionare una foto.

Originale Ingrandito del 250%

Algoritmi adattivi includere molti algoritmi proprietari in software con licenza come:Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals e altri. Molti di questi applicano una versione diversa del loro algoritmo (pixel per pixel) quando rilevano la presenza di un bordo, con l'obiettivo di ridurre al minimo gli antiestetici artefatti di interpolazione nelle regioni in cui sono più evidenti. Questi algoritmi sono progettati principalmente per massimizzare i dettagli privi di artefatti nelle foto ingrandite, quindi alcuni non possono essere utilizzati per distorcere o ruotare un'immagine.

INTERPOLAZIONE DEL VICINO PIÙ VICINO

Nearest neighbor è il più semplice e richiede il minor tempo di elaborazione di tutti gli algoritmi di interpolazione perché considera solo un pixel, quello più vicino al punto interpolato. Questo ha l'effetto di aumentare semplicemente ogni pixel.

INTERPOLAZIONE BILINEARE

L'interpolazione bilineare considera l'intorno 2x2 più vicino di valori di pixel noti che circondano il pixel sconosciuto. Ci vuole quindi una media ponderata di questi 4 pixel per arrivare al suo valore finale interpolato. Ciò si traduce in immagini dall'aspetto molto più fluido rispetto al vicino più vicino.

Il diagramma a sinistra è per un caso in cui tutte le distanze dei pixel conosciute sono uguali, quindi il valore interpolato è semplicemente la loro somma divisa per quattro.

INTERPOLAZIONE BICUBICA

Bicubic va un passo oltre il bilineare considerando il vicinato 4x4 più vicino di pixel conosciuti, per un totale di 16 pixel. Poiché questi sono a varie distanze dal pixel sconosciuto, ai pixel più vicini viene assegnata una ponderazione maggiore nel calcolo. Bicubic produce immagini notevolmente più nitide rispetto ai due metodi precedenti ed è forse la combinazione ideale di tempo di elaborazione e qualità di output. Per questo motivo è uno standard in molti programmi di modifica delle immagini (incluso Adobe Photoshop), driver di stampa e interpolazione interna alla fotocamera.

INTERPOLAZIONE ORDINE SUPERIORE:SPLINE &SINC

Esistono molti altri interpolatori che prendono in considerazione più pixel circostanti e sono quindi anche molto più intensivi dal punto di vista computazionale. Questi algoritmi includono spline e sinc e conservano la maggior parte delle informazioni sull'immagine dopo un'interpolazione. Sono quindi estremamente utili quando l'immagine richiede più rotazioni/distorsioni in passaggi separati. Tuttavia, per ingrandimenti o rotazioni in un solo passaggio, questi algoritmi di ordine superiore forniscono un miglioramento visivo decrescente all'aumentare del tempo di elaborazione.

ARTUFATTI DI INTERPOLAZIONE A CUI ATTENZIONE

Tutti gli interpolatori non adattivi tentano di trovare un equilibrio ottimale tra tre artefatti indesiderati:aloni sui bordi, sfocatura e aliasing.

OriginalEnlarged
400%

→ Aliasing Sfocatura Edge Halo

Anche gli interpolatori non adattativi più avanzati devono sempre aumentare o diminuire uno degli artefatti di cui sopra a scapito degli altri due, quindi almeno uno sarà visibile. Nota anche come l'alone del bordo è simile all'artefatto prodotto da un'eccessiva nitidezza con una maschera di contrasto e migliora l'aspetto della nitidezza aumentando l'acutezza.

Gli interpolatori adattivi possono o meno produrre gli artefatti di cui sopra, tuttavia possono anche indurre trame non di immagine o strani pixel su piccola scala:

OriginalEnlarged
220%

→ Interpolazione adattiva

D'altra parte, alcuni di questi "artefatti" degli interpolatori adattivi possono anche essere visti come vantaggi. Poiché l'occhio si aspetta di vedere i dettagli fino alle scale più piccole in aree a trama fine come il fogliame, è stato affermato che questi motivi ingannano l'occhio da lontano (per alcuni argomenti).

ANTIALIASING

L'anti-aliasing è un processo che tenta di ridurre al minimo l'aspetto di bordi diagonali alias o frastagliati, chiamati "frastagliature". Questi conferiscono al testo o alle immagini un aspetto digitale approssimativo:

Ingrandito del 300%
(con aliasing)

Ingrandito del 300%
(senza aliasing)

L'anti-alias rimuove queste frastagliature e conferisce l'aspetto di bordi più lisci e una risoluzione più elevata. Funziona tenendo conto di quanto un bordo ideale si sovrappone ai pixel adiacenti. Il bordo con alias arrotonda semplicemente per eccesso o per difetto senza alcun valore intermedio, mentre il bordo con anti-alias fornisce un valore proporzionale alla quantità di bordo all'interno di ciascun pixel:

Diagonale perfetta

Scegli:

Alias

Anti-alias

Ricampionato a bassa risoluzione

Uno dei principali ostacoli durante l'ingrandimento di un'immagine è impedire all'interpolatore di indurre o esacerbare l'aliasing. Molti interpolatori adattivi rilevano la presenza di bordi e si regolano per ridurre al minimo l'aliasing pur mantenendo la nitidezza dei bordi. Poiché un bordo con anti-alias contiene informazioni sulla posizione di quel bordo a risoluzioni più elevate, è anche ipotizzabile che un potente interpolatore adattivo (rilevamento bordi) possa ricostruire almeno parzialmente questo bordo durante l'ingrandimento.

NOTA SU ZOOM OTTICO vs. ZOOM DIGITALE

Molte fotocamere digitali compatte possono eseguire sia uno zoom ottico che digitale. Una fotocamera esegue uno zoom ottico spostando l'obiettivo dello zoom in modo che aumenti l'ingrandimento della luce prima ancora che raggiunga il sensore digitale. Al contrario, uno zoom digitale degrada la qualità semplicemente interpolando l'immagine, dopo che è stata acquisita dal sensore.

Zoom ottico 10X Zoom digitale 10X

Anche se la foto con zoom digitale contiene lo stesso numero di pixel, il dettaglio è chiaramente molto inferiore rispetto a quello con zoom ottico. Lo zoom digitale dovrebbe essere quasi del tutto evitato , a meno che non sia utile visualizzare un oggetto distante sullo schermo di anteprima LCD della fotocamera. In alternativa, se scatti regolarmente in JPEG e prevedi di ritagliare e ingrandire la foto in seguito, lo zoom digitale ha almeno il vantaggio di eseguire l'interpolazione prima che si verifichino artefatti di compressione. Se ritieni di aver bisogno dello zoom digitale troppo frequentemente, acquista un moltiplicatore di focale add-on, o meglio ancora:un obiettivo con focale maggiore.

Per ulteriori letture, visita tutorial più specifici su:
Ingrandimento di foto digitali
Ridimensionamento delle immagini per il Web e l'e-mail