INTERPOLAZIONE DELLE IMMAGINI DIGITALI
L'interpolazione delle immagini avviene in tutte le foto digitali a un certo stadio — che sia nella demosaicizzazione Bayer o nell'ingrandimento della foto. Accade ogni volta che ridimensionate o rimappate (distorcete) la vostra immagine da una griglia di pixel a un'altra. Il ridimensionamento dell'immagine è necessario quando avete bisogno di aumentare o diminuire il numero totale di pixel, mentre la rimappatura può avvenire in una varietà più ampia di scenari: correzione della distorsione dell'obiettivo, cambio di prospettiva e rotazione di un'immagine.
Anche se lo stesso ridimensionamento o rimappatura viene eseguito, i risultati possono variare significativamente a seconda dell'algoritmo di interpolazione. È solo un'approssimazione, quindi un'immagine perderà sempre un po' di qualità ogni volta che l'interpolazione viene eseguita. Questo tutorial mira a fornire una migliore comprensione di come i risultati possano variare — aiutandovi a minimizzare eventuali perdite di qualità d'immagine indotte dall'interpolazione.
CONCETTO
L'interpolazione funziona usando dati noti per stimare valori in punti sconosciuti. Per esempio: se voleste sapere la temperatura a mezzogiorno, ma l'aveste misurata solo alle 11:00 e all'13:00, potreste stimarne il valore eseguendo un'interpolazione lineare:
Se aveste una misurazione aggiuntiva alle 11:30, potreste vedere che la maggior parte dell'aumento di temperatura è avvenuto prima di mezzogiorno, e potreste usare questo punto dati aggiuntivo per eseguire un'interpolazione quadratica:
Più misurazioni di temperatura avete che sono vicine a mezzogiorno, più sofisticato (e sperabilmente più accurato) può essere il vostro algoritmo di interpolazione.
ESEMPIO RIDIMENSIONAMENTO IMMAGINE
L'interpolazione d'immagine funziona in due direzioni, e cerca di ottenere la migliore approssimazione del colore e dell'intensità di un pixel basandosi sui valori dei pixel circostanti. L'esempio seguente illustra come funziona il ridimensionamento/ingrandimento:
Ingrandisci 183%
→
A differenza delle fluttuazioni di temperatura dell'aria e del gradiente ideale sopra, i valori dei pixel possono cambiare molto più bruscamente da una posizione all'altra. Come nell'esempio della temperatura, più conoscete i pixel circostanti, migliore diventa l'interpolazione. Quindi i risultati si deteriorano rapidamente più allungate un'immagine, e l'interpolazione non può mai aggiungere dettagli alla vostra immagine che non sono già presenti.
ESEMPIO ROTAZIONE IMMAGINE
L'interpolazione avviene anche ogni volta che ruotate o distorcete un'immagine. L'esempio precedente era fuorviante perché è uno per cui gli interpolatori sono particolarmente bravi. Il prossimo esempio mostra come il dettaglio d'immagine possa essere perso molto rapidamente:
Originale
Rotazione
→
Rotazione 45°
Rotazione 90°
(Senza Perdite)
2 x 45°
Rotazioni
6 x 15°
Rotazioni
La rotazione di 90° è senza perdite perché nessun pixel deve mai essere riposizionato sul bordo tra due pixel (e quindi diviso). Notate come la maggior parte del dettaglio venga persa già nella prima rotazione, anche se l'immagine continua a deteriorarsi con rotazioni successive. Si dovrebbe quindi evitare di ruotare le vostre foto quando possibile; se una foto non livellata lo richiede, ruotate non più di una volta.
I risultati sopra usano quello che viene chiamato un algoritmo bicubico, e mostrano un significativo deterioramento. Notate la diminuzione complessiva del contrasto evidenziata dal colore che diventa meno intenso, e come aloni scuri vengono creati attorno al blu chiaro. I risultati sopra potrebbero essere migliorati significativamente, a seconda dell'algoritmo di interpolazione e del soggetto.
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 netti vs texture lisce), mentre i metodi non adattivi trattano tutti i pixel allo stesso modo.
Algoritmi non adattivi includono: nearest neighbor, bilineare, bicubico, spline, sinc, lanczos e altri. A seconda della loro complessità, questi usano da 0 a 256 (o più) pixel adiacenti quando interpolano. Più pixel adiacenti includono, più accurati possono diventare, ma questo viene a scapito di tempi di elaborazione molto più lunghi. Questi algoritmi possono essere usati per sia distorcere che ridimensionare una foto.
Originale Ingrandito 250%
Algoritmi adattivi includono 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 (su base pixel-per-pixel) quando rilevano la presenza di un bordo — mirando a minimizzare antiestetici artefatti di interpolazione in regioni dove sono più evidenti. Questi algoritmi sono principalmente progettati per massimizzare il dettaglio senza artefatti in foto ingrandite, quindi alcuni non possono essere usati per distorcere o ruotare un'immagine.
INTERPOLAZIONE NEAREST NEIGHBOR
Il nearest neighbor è il più basilare 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 semplicemente rendere ogni pixel più grande.
INTERPOLAZIONE BILINEARE
L'interpolazione bilineare considera il vicinato 2x2 più vicino di valori di pixel noti che circondano il pixel sconosciuto. Prende poi una media ponderata di questi 4 pixel per arrivare al suo valore interpolato finale. Questo risulta in immagini dall'aspetto molto più fluido del nearest neighbor.
Il diagramma a sinistra è per un caso quando tutte le distanze dei pixel noti sono uguali, quindi il valore interpolato è semplicemente la loro somma divisa per quattro.
INTERPOLAZIONE BICUBICA
Il bicubico va un passo oltre il bilineare considerando il vicinato 4x4 più vicino di pixel noti — per un totale di 16 pixel. Poiché questi sono a varie distanze dal pixel sconosciuto, i pixel più vicini ricevono una ponderazione più alta nel calcolo. Il bicubico produce immagini notevolmente più nitide dei 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 editing d'immagine (incluso Adobe Photoshop), driver di stampante e interpolazione in-camera.
INTERPOLAZIONE DI ORDINE SUPERIORE: SPLINE E SINC
Ci sono molti altri interpolatori che prendono in considerazione più pixel circostanti, e sono quindi anche molto più intensivi computazionalmente. Questi algoritmi includono spline e sinc, e mantengono la maggior informazione d'immagine dopo un'interpolazione. Sono quindi estremamente utili quando l'immagine richiede rotazioni/distorsioni multiple in passaggi separati. Tuttavia, per ingrandimenti o rotazioni a passo singolo, questi algoritmi di ordine superiore forniscono un miglioramento visivo decrescente man mano che il tempo di elaborazione aumenta.
ARTEFATTI DI INTERPOLAZIONE DA TENERE D'OCCHIO
Tutti gli interpolatori non adattivi tentano di trovare un equilibrio ottimale tra tre artefatti indesiderati: aloni ai bordi, sfocatura e aliasing.
Originale Ingrandito
400%
→
Aliasing
Sfocatura
Alone Bordo
Anche gli interpolatori non adattivi più avanzati devono sempre aumentare o diminuire uno degli artefatti sopra a spese degli altri due — quindi almeno uno sarà visibile. Notate anche come l'alone del bordo sia simile all'artefatto prodotto dalla sovranitidezza con una maschera di contrasto, e migliori l'apparenza di nitidezza aumentando l'acutanza.
Gli interpolatori adattivi possono o non possono produrre gli artefatti sopra, tuttavia possono anche indurre texture non d'immagine o pixel strani a piccola scala:
Originale Ingrandito
220%
→
Interpolazione Adattiva
D'altra parte, alcuni di questi artefatti dagli interpolatori adattivi possono anche essere visti come benefici. Poiché l'occhio si aspetta di vedere dettaglio fino alle scale più piccole in aree a texture fine come il fogliame, questi pattern sono stati argomentati per ingannare l'occhio a distanza (per alcuni soggetti).
ANTI-ALIASING
L'anti-aliasing è un processo che tenta di minimizzare l'apparenza di bordi diagonali aliasati o frastagliati, detti jaggies. Questi danno al testo o alle immagini un aspetto digitale ruvido:
Ingrandito 300%
(Con Aliasing)
Ingrandito 300%
(Senza Aliasing)
L'anti-aliasing rimuove questi jaggies e dà l'apparenza di bordi più lisci e risoluzione più alta. Funziona tenendo conto di quanto un bordo ideale si sovrappone ai pixel adiacenti. Il bordo aliasato semplicemente arrotonda su o giù senza valore intermedio, mentre il bordo anti-aliasato dà un valore proporzionale a quanto del bordo era dentro ogni pixel:
Diagonale Perfetta
| Scegli: | Aliasato | Anti-Aliasato |
Ricampionato a Bassa Risoluzione
Un ostacolo maggiore quando si ingrandisce un'immagine è prevenire che l'interpolatore induca o esacerbi l'aliasing. Molti interpolatori adattivi rilevano la presenza di bordi e si adattano per minimizzare l'aliasing mantenendo ancora la nitidezza del bordo. Poiché un bordo anti-aliasato contiene informazioni sulla posizione di quel bordo a risoluzioni più alte, è anche concepibile che un potente interpolatore adattivo (rilevatore di bordi) possa almeno parzialmente ricostruire questo bordo quando ingrandisce.
NOTA SU ZOOM OTTICO vs DIGITALE
Molte fotocamere digitali compatte possono eseguire sia uno zoom ottico che uno digitale. Una fotocamera esegue uno zoom ottico muovendo l'obiettivo zoom in modo da aumentare la magnificazione della luce prima che raggiunga anche il sensore digitale. Al contrario, uno zoom digitale degrada la qualità semplicemente interpolando l'immagine — dopo che è stata acquisita al sensore.
10x Zoom Ottico
10x Zoom Digitale
Anche se la foto con zoom digitale contiene lo stesso numero di pixel, il dettaglio è chiaramente molto meno che con lo zoom ottico. Lo zoom digitale dovrebbe essere quasi interamente evitato, a meno che non aiuti a visualizzare un oggetto distante sullo schermo LCD di anteprima della fotocamera. In alternativa, se scattate regolarmente in JPEG e pianificate di ritagliare e ingrandire la foto dopo, lo zoom digitale ha almeno il vantaggio di eseguire l'interpolazione prima che gli artefatti di compressione si manifestino. Se vi accorgete di aver bisogno di zoom digitale troppo frequentemente, acquistate un moltiplicatore di focale add-on, o meglio ancora: un obiettivo con una lunghezza focale più lunga.
Per ulteriori letture, visitate tutorial più specifici su:
Ingrandimento Foto Digitale
Ridimensionamento Immagini per Web e Email
