Redimensionar imagem vs. Reamostragem: Qual é a diferença?

O redimensionamento e a reamostragem da imagem envolvem a resolução da imagem; a largura e a altura de seus limites externos. Apesar dessa semelhança, no entanto, esses termos nunca devem ser usados ​​alternadamente.

Qual é a diferença, exatamente? Continue lendo para dividir alguns fios de cabelo conosco.

Tamanho da imagem: definição e significado

Com qualquer imagem de bitmap, você tem um campo de pixels limitado por uma altura e uma largura, geralmente descrito primeiro em termos de pixels antes de ser descrito em picas ou polegadas. Este é o tamanho da imagem que existe digitalmente. Esses pixels agem como moeda; a imagem contém um número fixo deles, todos atribuídos a uma identidade concreta e inabalável.

Sempre que você precisa alterar o tamanho de uma imagem, você tem algumas opções. Um seria para cortar isto. Ao fazer isso, você não está alterando nenhuma das qualidades inerentes da imagem original - apenas deixando um pouco dela (alguns pixels) para trás.

Esta está longe de ser nossa única opção quando precisamos alterar o tamanho de uma imagem por um motivo ou outro. Quando aumentamos ou diminuímos uma imagem, porém, ocorre algo ligeiramente diferente.

O que é redimensionamento de imagem?

Redimensionamento uma imagem é o processo de alterar a escala de uma imagem discreta ou contínua por meio de resolução. Nenhuma parte da imagem é deixada para trás, mesmo se a proporção entre a altura e a largura mudar.

Imagens contínuas incluem coisas como vetores e outras imagens geradas por computador. Imagens discretas incluem fotos e gráficos em bitmap; qualquer coisa em que você tenha um determinado conjunto de pixels para trabalhar. Se você estiver usando uma imagem vetorial, poderá redimensioná-la para cima ou para baixo sem alterá-la intrinsecamente. Imagens de bitmap, no entanto, são uma história diferente.

Uma ampliação simples de 2X de uma imagem de bitmap pega cada pixel e simplesmente aumenta seu tamanho proporcionalmente junto com a resolução, muito parecido com o ajuste simples de DPI de uma imagem e não fazer mais nada. Reduzir para 100 por cento depois de fazer isso, no entanto, revela uma imagem que agora é muito maior, mas que também teve um impacto significativo em qualidade.

O que é reamostragem de imagem?

Reamostragem é o processo que desfoca as linhas entre esses pixels à medida que os afastamos ou os aproximamos, resultando em um resultado final que se assemelha muito mais ao original. Como é que isso funciona?

Ao redimensionar um vetor, você não precisará reamostrar a imagem; a matemática por trás do objeto digital preenche os espaços em branco para nós, adicionando e removendo valores médios à medida que ajustamos. O que acontece, porém, quando você precisa criar novos pixels ou fazer os canônicos desaparecerem?

Para realizar qualquer um dos dois, a imagem precisa ser reamostrada - os algoritmos fazem a chamada no local onde a linha foi desenhada. Pixels que antes eram vizinhos se comunicam e tentam encontrar um terreno comum; se a imagem está sendo reduzida, essas leis das médias são usadas para decidir quais valores vão e quais ficam.

A imagem é analisada e reconstruída pelo computador, traduzida e mapeada para um conjunto maior ou menor de dimensões.

Depois de cuidar disso, cada componente da imagem deve ser "amostrado" - as diferenças entre os bitmap original e o que o computador foi encarregado de criar são quantificados e as médias são usadas para compor o descanso.

A ampliação expande o campo, deixando lacunas entre todos os pixels, e a redução amontoa-os todos uns sobre os outros. Essas áreas ambíguas de éter e sobreposição precisam ser povoadas; os processos são chamados de upsampling e downsampling, respectivamente.

Diferentes tipos de reamostragem

Existem algumas categorias amplas de reamostragem de imagens a serem consideradas:

• Vizinho mais próximo: Este termo descreve a ampliação direta de 2X descrita anteriormente. É uma maneira arcaica de fazer as coisas e deixa você com upsampling em bloco ou downsampling granulado.
• Bilinear: Essa abordagem resulta em uma interpretação linear da imagem original. Normalmente, você acabará com algo meio embaçado ao dimensionar uma imagem dessa maneira.
• Bicúbico: Este é o método que a maioria das marcas em que confiamos utiliza. Normalmente incluído aqui estará algum tipo de opção de nitidez e anti-aliasing.
• Lanczos: Provavelmente o mais sofisticado do grupo - este algoritmo se baseia em uma matriz 4 x 4, 6 x 6 ou 8 x 8 em torno de cada novo pixel em sua imagem de saída.

Se você trabalha com mídia, alguns deles provavelmente lhe parecem mais do que familiares. Esta lista menciona apenas os tipos mais comuns de reamostragem; existem muitas outras fórmulas mais exóticas que atendem às necessidades de outros setores. Mas você provavelmente nunca precisará se preocupar com nada disso.

Quando e por que as imagens são reamostradas?

Sempre que uma imagem passa por uma conversão de analógico para digital ou digital para analógico, como quando uma foto é tirada ou um a imagem é digitalizada e depois impressa, normalmente passará por várias rodadas de reamostragem antes de sua apresentação final.

Isso inclui até compressão de imagem - quando você converte uma foto crua para um JPEG, a riqueza de informações visuais que existia originalmente é reduzida e então usada para recriar um novo bitmap. As respostas não podem simplesmente surgir do nada, ou então a foto reamostrada não será semelhante o suficiente ao bitmap original e o projeto será arruinado.

Felizmente, nossos companheiros digitais são mais do que capazes de tomar essas decisões difíceis milhões de vezes em um nível microscópico para nós. Essas interpolações e esforços de anti-aliasing significam a diferença entre uma transformação aceitavelmente fiel e algo decididamente inferior ao original.

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Aplicações práticas de reamostragem de imagens

Nós enquadramos esses dois conceitos como gêmeos, mas a reamostragem meio que rouba a cena. Existem muitas aplicações de reamostragem no mundo real, algumas das quais vão muito além do mundo da criação de mídia:

• A reamostragem pode ser usada para corrigir coisas como distorção de barril em sistemas ópticos gostar telescópios e microscópios.
• Este também é o processo pelo qual as fotos são DeBayered no sensor de qualquer câmera digital.
• Fotomosaico, como panoramas e astrofotografia em grande escala, refaça a amostra de cada peça do quebra-cabeça para considerar coisas como pequenas diferenças na exposição e no tempo decorrido entre as fotos.
• As imagens CGI podem ser reamostradas para serem texturizado e sombreado.
• Pode até ser usado para mapa e otimizar o campo de visão e os parâmetros de junção de uma ferramenta robótica, combinando-o com o ponto de controle de um operador em outro lugar. Coisas como cirurgia assistida por robô, radiocirurgia, e muito mais, são possíveis por meio desse triunfo que salva vidas.

A imagem como uma indústria já percorreu um longo caminho desde tempos imemoriais. As ferramentas de que dispomos agora são apenas as mais recentes em uma longa linha de experimentação, fracasso e vitória. Todas as nossas fotos parecem ótimas como resultado direto. Obrigado, ciência.

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Redimensionar vs. Reamostragem: um conto de proporções variáveis

Quem decide entre redimensionar e reamostrar uma imagem de contenção? A boa notícia: a decisão geralmente não será sua, a menos que você planeje se agachar e reconstruir a imagem por conta própria, pixel por pixel.

Honestamente? Isso é algo que pagaríamos para ver. Para o restante de nós, no entanto, vamos nos dar bem com as ferramentas que tornam possível um trabalho de automação como esse.

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