Bildgrößenänderung vs. Resampling: Was ist der Unterschied?

Die Bildgrößenänderung und die Bildneuabtastung beinhalten beide die Auflösung des Bildes; die Breite und die Höhe seiner äußersten Grenzen. Trotz dieser Ähnlichkeit sollten diese Begriffe jedoch niemals synonym verwendet werden.

Was ist der Unterschied genau? Lesen Sie weiter, um mit uns ein paar Haare zu spalten.

Bildgröße: Definition und Bedeutung

Bei jedem Bitmap-Bild haben Sie ein Pixelfeld, das durch eine Höhe und eine Breite begrenzt ist, die normalerweise zuerst in Pixeln beschrieben werden, bevor sie in Pica oder Zoll beschrieben werden. Dies ist die Größe des Bildes, wie es digital vorliegt. Diese Pixel dienen als Währung; das bild enthält eine feste anzahl von ihnen, denen alle eine konkrete und unerschütterliche identität zugeordnet ist.

Wann immer Sie die Größe eines Bildes ändern müssen, haben Sie mehrere Optionen. Einer wäre zu Ernte es. Wenn Sie dies tun, ändern Sie keine der inhärenten Eigenschaften des Originalbilds – Sie lassen nur einen Teil davon (einige der Pixel) zurück.

Dies ist bei weitem nicht unsere einzige Option, wenn wir die Größe eines Bildes aus dem einen oder anderen Grund ändern müssen. Wenn wir jedoch ein Bild nach oben oder unten skalieren, passiert etwas etwas anderes.

Was ist die Größenänderung von Bildern?

Größenänderung Ein Bild ist der Vorgang, bei dem der Maßstab eines diskreten oder kontinuierlichen Bildes durch die Auflösung geändert wird. Kein Teil des Bildes bleibt zurück, auch wenn sich das Verhältnis zwischen Höhe und Breite ändert.

Kontinuierliche Bilder umfassen Dinge wie Vektoren und andere computergenerierte Bilder. Zu diskreten Bildern gehören Bitmap-Fotos und -Grafiken; alles, wo Sie einen bestimmten Satz von Pixeln haben, mit denen Sie arbeiten können. Wenn Sie ein Vektorbild verwenden, können Sie die Größe nach oben oder unten ändern, ohne es an sich zu ändern. Bitmap-Bilder sind jedoch eine andere Geschichte.

Eine einfache 2-fache Vergrößerung eines Bitmap-Bildes nimmt jedes Pixel und vergrößert einfach seine Größe proportional zur Auflösung, ähnlich wie beim einfachen Anpassen der DPI eines Bildes und nichts anderes tun. Wenn man danach auf 100 Prozent herauszoomt, zeigt sich jedoch ein Bild, das jetzt viel größer ist, aber auch einen erheblichen Qualitätseinbußen hinnehmen musste.

Was ist Bild-Resampling?

Resampling ist der Prozess, der die Linien zwischen diesen Pixeln verwischt, wenn wir sie weiter auseinander oder näher zusammenschieben, was zu einem Endergebnis führt, das dem Original viel ähnlicher ist. Wie funktioniert das?

Wenn Sie die Größe eines Vektors ändern, müssen Sie das Bild überhaupt nicht neu berechnen; Die Mathematik hinter dem digitalen Objekt füllt für uns die Lücken aus und fügt bei der Anpassung Durchschnittswerte hinzu und entfernt sie. Was passiert jedoch, wenn Sie neue Pixel erstellen oder Canon-Pixel verschwinden lassen müssen?

Um beides zu erreichen, muss das Bild neu abgetastet werden – Algorithmen rufen auf, wo die Linie gezeichnet wird. Pixel, die zuvor Nachbarn waren, greifen aufeinander zu und versuchen, eine gemeinsame Basis zu finden; Wenn das Bild verkleinert wird, werden diese Durchschnittsgesetze verwendet, um zu entscheiden, welche Werte gehen und welche bleiben.

Das Bild wird vom Computer analysiert und rekonstruiert, übersetzt und auf einen größeren oder kleineren Satz von Dimensionen abgebildet.

Nachdem dies erledigt ist, muss jede Komponente des Bildes dann "abgetastet" werden - die Unterschiede zwischen den Original-Bitmap und was der Computer erstellt hat, werden quantifiziert und Mittelwerte werden verwendet, um die sich ausruhen.

Beim Hochskalieren wird das Feld aufgeblasen, sodass Lücken zwischen allen Pixeln entstehen, und beim Herunterskalieren werden sie alle übereinander gedrängt. Diese zweideutigen Äther- und Überlappungsbereiche müssen beide bevölkert werden; die Prozesse werden Upsampling bzw. Downsampling genannt.

Verschiedene Arten von Resampling

Es gibt einige große Kategorien von Bild-Resampling, die berücksichtigt werden sollten:

• Nächster Nachbar: Dieser Begriff beschreibt die zuvor beschriebene einfache 2X-Vergrößerung. Es ist eine archaische Art, Dinge zu tun und lässt Sie entweder mit blockigem Upsampling oder körnigem Downsampling zurück.
• Bilinear: Dieser Ansatz führt zu einer linearen Interpretation des Originalbildes. Wenn Sie ein Bild auf diese Weise skalieren, werden Sie normalerweise etwas verschwommen.
• bikubisch: Dies ist die Methode, die die meisten Marken, denen wir vertrauen, verwenden. Hier enthalten ist normalerweise eine Art Schärfungsoption und Anti-Aliasing.
• Lanczos: Wahrscheinlich der ausgefeilteste der Gruppe – dieser Algorithmus basiert entweder auf einer 4 x 4, 6 x 6 oder 8 x 8 Matrix, die jedes neue Pixel in Ihrem Ausgabebild umgibt.

Wenn Sie mit Medien arbeiten, kommen Ihnen einige davon wahrscheinlich mehr als bekannt vor. Diese Liste erwähnt jedoch nur die gebräuchlichsten Arten des Resampling; Es gibt viele andere exotischere Formeln, die auf die Bedürfnisse anderer Sektoren zugeschnitten sind. Aber Sie werden sich wahrscheinlich nie über diese Sorgen machen müssen.

Wann und warum werden Bilder neu abgetastet?

Jedes Mal, wenn ein Bild eine Analog-Digital- oder Digital-Analog-Konvertierung durchläuft, z Bild gescannt und dann gedruckt wird, durchläuft es normalerweise mehrere Runden des Resampling, bevor es endgültig präsentiert wird.

Dazu gehört sogar die Bildkomprimierung – beim Konvertieren ein rohes foto In ein JPEG wird die ursprünglich vorhandene Fülle an visuellen Informationen reduziert und dann verwendet, um eine neue Bitmap neu zu erstellen. Die Antworten können nicht einfach aus dem Nichts kommen, sonst sieht das neu gesampelte Foto der ursprünglichen Bitmap nicht genug ähnlich und das Projekt ist ruiniert.

Glücklicherweise sind unsere digitalen Begleiter mehr als in der Lage, diese schwierigen Entscheidungen auf mikroskopischer Ebene millionenfach für uns zu treffen. Diese Interpolationen und Anti-Aliasing-Bemühungen machen den Unterschied zwischen einer annehmbar getreuen Transformation und etwas, das dem Original deutlich unterlegen ist, aus.

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Praktische Anwendungen von Image Resampling

Wir haben diese beiden Konzepte als Zwillinge formuliert, aber das Resampling stiehlt irgendwie die Show. Es gibt viele reale Anwendungen des Resampling, von denen einige weit über die Welt der Medienerstellung hinausgehen:

• Resampling kann verwendet werden, um Dinge zu korrigieren, wie z tonnenförmige Verzerrung in optischen Systemen mögen Teleskope und Mikroskope.
• Dies ist auch der Prozess, mit dem Fotos gemacht werden DeBayered am Sensor jeder Digitalkamera.
• Fotomosaiken, wie zum Beispiel Panoramen und großformatige Astrofotografie, jedes Puzzleteil neu abtasten, um Dinge wie kleine Unterschiede in der Belichtung und der zwischen den Aufnahmen verstrichenen Zeit zu berücksichtigen.
• CGI-Bilder können neu gesampelt werden, um texturiert und schattiert.
• Es kann sogar verwendet werden, um Karte und optimieren das Sichtfeld und die Gelenkparameter eines Roboterwerkzeugs und passen es an den Kontrollpunkt des Bedieners an anderer Stelle an. Dinge wie roboterassistierte Chirurgie, Radiochirurgie, und mehr werden durch diesen lebensrettenden Triumph ermöglicht.

Imaging als Branche hat seit jeher einen langen Weg zurückgelegt. Die Werkzeuge, die uns jetzt zur Verfügung stehen, sind nur die neuesten in einer langen Reihe von Experimenten, Misserfolgen und Siegen. Unsere Fotos sehen alle als direktes Ergebnis großartig aus. Danke, Wissenschaft.

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Größenänderung vs. Resampling: Eine Geschichte unterschiedlicher Proportionen

Wer macht den Aufruf zwischen Größenänderung und Resampling zu einem umstrittenen Bild? Die gute Nachricht: Die Entscheidung liegt in der Regel nicht bei Ihnen, es sei denn, Sie haben vor, das Bild Pixel für Pixel selbst zu rekonstruieren.

Mal ehrlich? Dafür würden wir bezahlen. Für den Rest von uns werden wir jedoch gut mit den Tools auskommen, die eine solche Arbeit automatisieren.

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