Hva er bildeskalering?
Bildeskalering er en datagrafikkprosess som øker eller reduserer størrelsen på et digitalt bilde. Et bilde kan skaleres eksplisitt med en Image Viewer eller redigeringsprogramvare, eller det kan gjøres automatisk av et program for å passe et bilde i et område i et annet størrelse. Å redusere et bilde, som det gjøres for å lage miniatyrbilder, kan bruke flere metoder, men bruker i stor grad en type prøvetaking som kalles undersampling for å redusere bildet og opprettholde den opprinnelige kvaliteten. Å øke størrelsen på et bilde kan være mer komplisert, fordi antall piksler som kreves for å fylle det større området er større enn antall piksler i det originale bildet. Når bildeskalering brukes til å øke størrelsen på et bilde, brukes en av flere algoritmer til å tilnærme fargen på de ekstra pikslene i det større bildet.
Det er tre hovedtyper av algoritmer som kan brukes i bildeskalering for å øke Size av et bilde. Den enkleste versjonen tar hver originale piksel i kildebildet og kopierer den til sin tilsvarende posisjon i det større bildet. Dette vil etterlate hull mellom pikslene i det større bildet som er fylt ved å tilordne de tomme pikslene fargen på kildepiksel til venstre for det nåværende stedet. Dette multipliserer faktisk et bilde og dets data til et større område. Mens denne metoden, kalt nærmeste nabo, er effektiv til å forhindre tap av data, lider den resulterende kvaliteten etter atskalering vanligvis, fordi de forstørrede blokkering av individuelle piksler vil være tydelig synlige.
Andre bilder skaleringsalgoritmer fungerer ved å fylle ut de tomme mellomrommene i et forstørret bilde med piksler hvis farge bestemmes av fargen på pikslene som omgir den. Disse algoritmene, kalt bilinær interpolasjon og bikubisk interpolasjon, er i hovedsak gjennomsnittet fargen på kildepikslene som omgir en gitt piksel, og fyller deretter de tomme plassene i det større bildet med CAlculated Color Gjennomsnitt. Mens resultatene er jevnere enn skalering av nærmeste naboer, kan bilder som skaleres for store bli uskarpe og fulle av utydelige farger.
En tredje type bildeskaleringsalgoritme bruker en form for mønstergjenkjenning for å identifisere de forskjellige områdene i et bilde som blir forstørret, og prøver deretter å strukturere de manglende pikslene. Denne metoden kan gi gode resultater, men kan også begynne å lage visuelle gjenstander i et bilde jo flere ganger algoritmen brukes. Å skalere bilder på denne måten er potensielt beregningsmessig dyrt for fotografiske bilder i full farge og kan også kreve mer minne enn andre typer skalering.
Bildeskalering kan også brukes til å redusere størrelsen på et digitalt bilde. Det mindre bildet vil ha færre piksler enn kildebildet, så de fleste algoritmer vil gi ganske gode resultater. Algoritmer for å redusere størrelsen på et bilde ligner de som brukes til å øke størrelsen, selv om prosessen er PERformed omvendt. Pikslene i kildebildet er i gjennomsnitt for et område og kombinert til en enkelt piksel som er plassert i det nye, mindre bildet på riktig sted.