Co je škálování obrazu?
Škálování obrazu je počítačový grafický proces, který zvětšuje nebo zmenšuje velikost digitálního obrazu. Obrázek lze měřítkem explicitně upravit pomocí prohlížeče obrázků nebo softwaru pro úpravy, nebo to lze provést automaticky programem, aby se obrázek dostal do oblasti s jinou velikostí. Redukce obrazu, jako je tomu při vytváření miniaturních obrázků, může použít několik metod, ale do značné míry využívá typ vzorkování nazývaného podvzorkování, aby se zmenšil obrázek a zachovala původní kvalita. Zvětšení velikosti obrázku může být složitější, protože počet pixelů potřebných k vyplnění větší plochy je větší než počet pixelů v původním obrázku. Když se měřítko obrazu používá ke zvětšení velikosti obrázku, použije se jeden z několika algoritmů pro přiblížení barvy dalších pixelů ve větším obrázku.
Existují tři hlavní typy algoritmů, které lze použít v měřítku obrazu ke zvětšení velikosti obrázku. Nejjednodušší verze vezme každý původní pixel ve zdrojovém obrázku a zkopíruje ho na odpovídající pozici ve větším obrázku. Tím zůstanou mezery mezi pixely ve větším obrázku, které jsou vyplněny přiřazením barvy zdrojového pixelu vlevo od aktuálního umístění prázdným pixelům. To ve skutečnosti znásobí obraz a jeho data do větší oblasti. Zatímco tato metoda, zvaná nejbližší soused, je účinná při prevenci ztráty dat, výsledná kvalita po změně měřítka obrazu obvykle trpí, protože zvětšené bloky jednotlivých pixelů budou jasně viditelné.
Jiné algoritmy pro škálování obrázků fungují tak, že prázdná místa ve zvětšeném obrázku vyplňují pixely, jejichž barva je určena barvou pixelů, které ji obklopují. Tyto algoritmy, nazývané bilineární interpolace a bicubické interpolace, v podstatě průměrují barvu zdrojových pixelů obklopujících daný pixel a poté vyplňují prázdné mezery ve větším obrázku vypočítaným barevným průměrem. Přestože jsou výsledky plynulejší než škálování obrazu nejbližšího souseda, příliš velké měřítko může být rozmazané a plné nejasných barevných bloků.
Třetí typ algoritmu škálování obrazu používá formu rozpoznávání vzorů k identifikaci různých oblastí obrazu, které se zvětšují, a poté se pokouší strukturovat chybějící pixely. Tato metoda může přinést dobré výsledky, ale také může začít vytvářet vizuální artefakty v obraze, čím více je algoritmus aplikován. Úprava měřítka obrázků tímto způsobem je potenciálně výpočetně nákladná pro plně barevné fotografie a také může vyžadovat více paměti než jiné typy měřítka.
Měřítko obrazu lze také použít ke zmenšení velikosti digitálního obrazu. Menší obrázek bude mít méně pixelů než zdrojový obrázek, takže většina algoritmů poskytne poměrně dobré výsledky. Algoritmy pro zmenšení velikosti obrazu jsou podobné těm, které se používají pro zvětšení velikosti, i když se proces provádí obráceně. Pixely ve zdrojovém obrázku jsou zprůměrovány pro oblast a sloučeny do jednoho pixelu, který je umístěn na novém, menším obrázku na příslušném místě.