Qu'est-ce que la mise à l'échelle de l'image?
La mise à l'échelle de l'image est un processus graphique sur ordinateur qui augmente ou diminue la taille d'une image numérique. Une image peut être mise à l'échelle de manière explicite à l'aide d'une visionneuse d'image ou d'un logiciel d'édition, ou automatiquement par un programme pour adapter une image à une zone de taille différente. La réduction d'une image, comme pour la création de vignettes, peut utiliser plusieurs méthodes, mais utilise largement un type d'échantillonnage appelé sous-échantillonnage pour réduire l'image et conserver la qualité d'origine. L'augmentation de la taille d'une image peut être plus complexe, car le nombre de pixels requis pour remplir la plus grande surface est supérieur au nombre de pixels de l'image d'origine. Lorsque la mise à l'échelle de l'image est utilisée pour augmenter la taille d'une image, un algorithme parmi plusieurs est utilisé pour approximer la couleur des pixels supplémentaires dans l'image plus grande.
Il existe trois principaux types d'algorithmes pouvant être utilisés dans la mise à l'échelle d'une image pour augmenter la taille d'une image. La version la plus simple prend chaque pixel d'origine dans l'image source et le copie à la position correspondante dans l'image plus grande. Cela laissera des espaces entre les pixels de la plus grande image qui sont remplis en affectant aux pixels vides la couleur du pixel source située à gauche de l'emplacement actuel. Ceci, en effet, multiplie une image et ses données dans une zone plus grande. Alors que cette méthode, appelée voisin le plus proche, est efficace pour empêcher la perte de données, la qualité qui en résulte après la mise à l'échelle de l'image en souffre généralement, car les blocs agrandis de pixels individuels seront clairement visibles.
D'autres algorithmes de redimensionnement d'images remplissent les espaces vides d'une image agrandie avec des pixels dont la couleur est déterminée par la couleur des pixels qui l'entourent. Ces algorithmes, appelés interpolation bilinéaire et interpolation bicubique, font essentiellement la moyenne de la couleur des pixels source entourant un pixel donné, puis remplissent les espaces vides de la plus grande image avec la moyenne de couleur calculée. Bien que les résultats soient plus lisses que la mise à l'échelle de l'image du voisin le plus proche, les images trop grandes peuvent devenir floues et parsemées de blocs de couleur indistincts.
Un troisième type d'algorithme de redimensionnement d'image utilise une forme de reconnaissance de motif pour identifier les différentes zones d'une image en cours d'agrandissement, puis tente de structurer les pixels manquants. Cette méthode peut donner de bons résultats, mais peut également commencer à créer des artefacts visuels au sein d’une image plus l’algorithme est appliqué. Le redimensionnement d'images de cette manière est potentiellement coûteux en calcul pour des images photographiques en couleurs et peut également nécessiter plus de mémoire que d'autres types de redimensionnement.
La mise à l'échelle de l'image peut également être utilisée pour réduire la taille d'une image numérique. La plus petite image aura moins de pixels que l'image source, ainsi la plupart des algorithmes donneront d'assez bons résultats. Les algorithmes destinés à réduire la taille d'une image sont similaires à ceux utilisés pour augmenter la taille, bien que le processus soit effectué en sens inverse. Les pixels de l'image source sont moyennés pour une zone et combinés en un seul pixel qui est placé dans la nouvelle image plus petite à l'emplacement approprié.