Что такое масштабирование изображения?

Масштабирование изображения - это процесс компьютерной графики, который увеличивает или уменьшает размер цифрового изображения. Изображение может быть масштабировано явно с помощью средства просмотра изображений или программного обеспечения для редактирования, или это может быть сделано автоматически программой, чтобы поместить изображение в область другого размера. Для уменьшения изображения, как это делается для создания миниатюрных изображений, можно использовать несколько методов, но в основном используется тип выборки, называемый недостаточной выборкой, для уменьшения изображения и сохранения исходного качества. Увеличение размера изображения может быть более сложным, потому что количество пикселей, необходимое для заполнения большей области, больше, чем количество пикселей в исходном изображении. Когда масштабирование изображения используется для увеличения размера изображения, один из нескольких алгоритмов используется для аппроксимации цвета дополнительных пикселей в большем изображении.

Существует три основных типа алгоритмов, которые можно использовать при масштабировании изображения для увеличения размера изображения. Простейшая версия берет каждый исходный пиксель в исходном изображении и копирует его в соответствующую позицию в увеличенном изображении. Это оставит промежутки между пикселями в большом изображении, которые будут заполнены путем назначения пустым пикселям цвета исходного пикселя слева от текущего местоположения. Это, по сути, умножает изображение и его данные в большую область. Хотя этот метод, называемый ближайшим соседом, эффективен для предотвращения потери данных, результирующее качество после масштабирования изображения обычно ухудшается, поскольку увеличенные блоки отдельных пикселей будут четко видны.

Другие алгоритмы масштабирования изображения работают путем заполнения пустых пространств в увеличенном изображении пикселями, цвет которых определяется цветом окружающих его пикселей. Эти алгоритмы, называемые билинейной интерполяцией и бикубической интерполяцией, по существу усредняют цвет исходных пикселей, окружающих данный пиксель, а затем заполняют пустые пространства в большем изображении с помощью вычисленного среднего значения цвета. Хотя результаты более плавные, чем при масштабировании изображения ближайшего соседа, изображения, масштаб которых слишком велик, могут стать размытыми и полными нечетких цветовых блоков.

Третий тип алгоритма масштабирования изображения использует форму распознавания образов для идентификации различных областей изображения, которые увеличиваются, и затем пытается структурировать недостающие пиксели. Этот метод может дать хорошие результаты, но также может начать создавать визуальные артефакты в изображении, чем чаще применяется алгоритм. Такое масштабирование изображений потенциально требует больших вычислительных затрат для полноцветных фотографических изображений, а также может потребовать больше памяти, чем другие типы масштабирования.

Масштабирование изображения также можно использовать для уменьшения размера цифрового изображения. Меньшее изображение будет иметь меньше пикселей, чем исходное изображение, поэтому большинство алгоритмов будут давать довольно хорошие результаты. Алгоритмы уменьшения размера изображения аналогичны алгоритмам, используемым для увеличения размера, хотя процесс выполняется в обратном порядке. Пиксели в исходном изображении усредняются для области и объединяются в один пиксель, который размещается в новом меньшем изображении в соответствующем месте.