Билинейный или бикубический что лучше
Какой алгоритм изменения размера выбрать для видео?
Я использую фильтр для кодирования с настройки.
однако я записываю свои вещи в 1920×1080 и изменяю его размер до 1280×720. Теперь вопрос: какой алгоритм я должен выбрать при принятии решения о сбалансированном качестве и размере файла?
Я всегда ходил с Lanczos, потому что это то, что было предварительно настроено. Эти описания на самом деле не помогают мне в моем вопросе.
3 ответов
Почему это важно?
можно утверждать, что фильтры изменения размера не имеют большого значения при уменьшении масштаба видео. Что еще более важно, они оказывают влияние на качество при масштабировании, потому что вам нужно генерировать данные там, где их нет в первую очередь.
все эти фильтры оказывают лишь незначительное влияние на размер файла. Вы поэтому не должны потревожиться о огромных разницах там.
то есть, как всегда при кодировании видео, что результат сильно зависит от исходного материала. Вы не всегда можете предсказать результат, но просто посмотрите, что работает лучше для вас.
различные алгоритмы
билинейная интерполяция использует 2×2 окружение пикселя, а затем берет среднее этих пикселей для интерполяции нового значения. Это не лучший алгоритм, но довольно быстро.
зона усреднения использует сопоставление исходных и целевых пикселей, усредняя исходные пиксели относительно доли охватываемых пикселей назначения. По словам на этой странице, оно должен произвести более лучшие результаты downsampling.
корпус и sinc интерполяция использовать полиномы более высокого порядка и поэтому сложнее вычислить, чем бикубическая интерполяция. Я не думаю, что общее увеличение времени обработки стоит использовать их.
Lanczos пересчет также включает фильтр sinc.
hqx а также 2xSaI фильтры используются для масштабирования пиксель-арта (например, игровых эмуляторов). Я не думаю, что есть веская причина использование их в видео.
сравнение Джеффа Этвуда
оказывается, Джефф Этвуд сделал сравнение алгоритмов интерполяции изображения. Его правилом было использовать бикубическую интерполяцию для понижения и билинейная интерполяция при увеличении частоты. Однако он также упомянул, что.
уменьшение изображений вполне безопасная и рациональная деятельность. Вы просто уменьшаете точность и разрешение, отбрасывая информация. Сделайте изображение настолько маленьким, насколько вы хотите, и у вас будет полная точность-в пределах разрешенного количества пикселей. Вы получите хорошие результаты независимо от того, какой алгоритм вы выбрали. (Ну, если вы не выберете алгоритмы изменения размера пикселя нефа или ближайшего соседа.)
Итак, какой из них выбрать?
Я, наконец, нашел документ из сцены кодирования видео, что явно запреты фильтрация бикубический. Вместо этого он поддерживает пересчет Lanczos, Spline или «Blackman». Эти ребята, наверное, знаете, о чем они говорят, так что вы можете просто хочу, чтобы придерживаться Ланцоша фильтрации.
Интерполяция (Resample Image) в Фотошопе
В этом уроке Фотошопа мы рассмотрим интерполяцию в Фотошопе.
Сложность: Низкая
Дата: 17.10.2011
Обновлено: 24.08.2017
Для увеличения или уменьшения размера изображения Фотошоп использует метод Интерполяции. Так, например, при увеличении изображения, Фотошоп создает дополнительные пиксели на основе значений соседних. Грубо говоря, если один пиксель черный, а другой белый, то Фотошоп вычислит среднее значение и создаст новый пиксель серого цвета.
Некоторые виды интерполяции быстрые и некачественные, другие более сложные, но с помощью них достигаются хорошие результаты.
1. «Nearest Neighbor» (По соседним)
Этот способ редко используется для работы с фото, так как результат оставляет желать лучшего.
Здесь пиксели грубо копируются, переходы цветов получаются неровные.
2. «Bilinear» (Билинейная)
Результат от применения этого способа будет лучше.
Здесь значение новых пикселей вычисляется путем нахождения средней величины, а не просто копируется. Качество получается среднее.
3. «Bicubic» (Бикубическая)
Этот способ интерполяции работает с большим количеством смежных пикселей, производит серьезные вычисления значений этих элементов и создает новые пиксели, которые должны быть на этом месте. При небольших увеличениях фото этот способ вполне подойдет.
Версии Photoshop CS и выше предлагают два новых алгоритма интерполяции: «Bicubic Smoother» (Бикубическая глаже) и «Bicubic Sharper» (Бикубическая четче). Они видоизменяют вычисления стандартного «Бикубического» способа в зависимости от эффекта, который вы хотите получить.
4. «Bicubic Smoother» (Бикубическая глаже)
Прекрасно сделает свою работу, если вы хотите увеличить фото.
5. «Bicubic Sharper» (Бикубическая четче)
Подойдет в том случае, если вы уменьшаете фото.
Пример использования «Bicubic Sharper» (Бикубическая четче).
Есть фото, размеры 448 х 336 px разрешение 96 dpi.
Нам нужно его увеличить.
Размеры документа сразу установятся на значения 100%.
Будем постепенно увеличивать изображение.
Измените значение 100% на 110%.
Когда вы измените ширину, высота автоматически подгонится сама.
Нажмите ОК. Посмотрите на изображение.
Теперь его размеры уже 493 х 370 px.
Повторяя данные действия можно добиться хороших результатов.
Конечно, идеальной четкости нам добиться будет достаточно сложно, так как фото было маленькое и низкого разрешения.
Но посмотрите, какие изменения произошли в пикселях.
Насколько большими мы можем делать фотографии благодаря методу интерполяции?
Все зависит от качества фотографии, как оно было сделано и для каких целей вы его увеличиваете. Лучший ответ: возьмите и проверьте сами.
ИНТЕРПОЛЯЦИЯ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
Интерполяция изображений происходит во всех цифровых фотографиях на определённом этапе, будь то дематризация или масштабирование. Она происходит всякий раз, когда вы изменяете размер или развёртку изображения из одной сетки пикселей в другую. Изменение размера изображения необходимо,когда вам нужно увеличить или уменьшить число пикселей, тогда как изменение положения может происходить в самых различных случаях: исправление искажений объектива, смена перспективы или поворот изображения.
Даже если изменению размера или развёртки подвергается одно и то же изображение, результаты могут значительно отличаться в зависимости от алгоритма интерполяции. Поскольку любая интерполяция является всего лишь приближением, изображение будет несколько терять в качестве всякий раз, когда подвергается интерполяции. Данная глава призвана обеспечить лучшее понимание того, что оказывает влияние на результат, — и тем самым помочь вам минимизировать любые потери качества изображения, вызванные интерполяцией.
Концепция
Суть интерполяции заключается в использовании имеющихся данных для получения ожидаемых значений в неизвестных точках. Например, если вам захотелось знать, какова была температура в полдень, но измеряли её в 11 и в час, можно предположить её значение, применив линейную интерполяцию:
Если бы у вас имелось дополнительное измерение в половине двенадцатого, вы могли бы заметить, что до полудня температура росла быстрее, и использовать это дополнительное измерение для квадратической интерполяции:
Чем больше измерений температуры вы будете иметь около полудня,тем более комплексным (и ожидаемо более точным) может быть ваш алгоритм интерполяции.
Пример изменения размера изображения
Интерполяция изображений работает в двух измерениях и пытается достичь наилучшего приближения в цвете и яркости пикселя, основываясь на значениях окружающих пикселей. Следующий пример иллюстрирует работу масштабирования:
оригинал до после без интерполяции
В отличие от колебаний температуры воздуха и вышеприведенного идеального градиента, значения пикселей могут меняться намного более резко от точки к точке. Как и в примере с температурой, чем больше вы знаете об окружающих пикселях, тем лучше сработает интерполяция. Вот почему результаты быстро ухудшаются по мере растягивания изображения, а кроме того, интерполяция никогда не сможет добавить изображению детальности, которой в нём нет.
Пример вращения изображения
Интерполяция происходит также каждый раз, когда вы поворачиваете или изменяете перспективу изображения. Предыдущий пример был обманчив, поскольку это частный случай, в котором интерполяторы обычно работают неплохо. Следующий пример показывает, как быстро может быть потеряна детальность изображения:
оригинал поворот на 45 поворот на 90 (без потерь) 2 поворота на 45° 6 поворотов на 15°
Поворот на 90° не вносит потерь, поскольку ни один пиксель не требуется поместить на границу между двумя (и как следствие разделить). Заметьте, как большая часть деталей теряется при первом же повороте, и как качество продолжает падать при последующих. Это означает, что следует избегать вращений, насколько возможно; если неровно выставленный кадр требует поворота, не следует вращать его более одного раза.
Вышеприведенные результаты используют так называемый «бикубический» алгоритм и показывают существенное ухудшение качества. Обратите внимание, как снижается общий контраст в связи со снижением интенсивности цвета, как вокруг светло-синего возникают тёмные гало. Результаты могут быть значительно лучше в зависимости от алгоритма интерполяции и изображаемого предмета.
Типы алгоритмов интерполяции
Общепринятые алгоритмы интерполяции можно поделить на две категории: адаптивные и неадаптивные. Адаптивные методы изменяются в зависимости от предмета интерполяции (резкие границы, гладкая текстура), тогда как неадаптивные методы обрабатывают все пиксели одинаково.
Неадаптивные алгоритмы включают: метод ближайшего соседа, билинейный, бикубический, сплайны, функция кардинального синуса (sinc), метод Ла́нцоша и другие. В зависимости от сложности, они используют от 0 до 256 (или более) смежных пикселей для интерполяции. Чем более смежных пикселей они включают, тем более точными могут оказаться, но это достигается за счёт значительного прироста времени обработки. Эти алгоритмы могут использоваться как для развёртки, так и для масштабирования изображения.
Адаптивные алгоритмы включают в себя многие коммерческие алгоритмы в лицензированных программах, таких как Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals и другие. Многие из них применяют различные версии своих алгоритмов (на основе попиксельного анализа), когда обнаруживают наличие границы — с целью минимизировать неприглядные дефекты интерполяции в местах, где они наиболее видны. Эти алгоритмы в первую очередь разработаны для максимизации бездефектной детальности увеличенных изображений, так что некоторые из них для вращения или изменения перспективы изображения непригодны.
Метод ближайшего соседа
Это наиболее базовый из всех алгоритмов интерполяции, который требует наименьшего времени обработки, поскольку учитывает только один пиксель — ближайший к точке интерполяции. В результате каждый пиксель просто становится больше.
Билинейная интерполяция
Билинейная интерполяция рассматривает квадрат 2×2 известных пикселя, окружающих неизвестный. В качестве интерполированного значения используется взвешенное усреднение этих четырёх пикселей. В результате изображения выглядят значительно более гладко, чем результат работы метода ближайшего соседа.
Диаграмма слева относится к случаю, когда все известные пиксели равны, так что интерполированное значение просто является их суммой, поделенной на 4.
Бикубическая интерполяция
Бикубическая интерполяция идёт на один шаг дальше билинейной, рассматривая массив из 4×4 окружающих пикселей — всего 16. Поскольку они находятся на разных расстояниях от неизвестногопикселя, ближайшие пиксели получают при расчёте больший вес. Бикубическая интерполяция производит значительно более резкие изображения, чем предыдущие два метода, и возможно, является оптимальной по соотношению времени обработки и качества на выходе. По этой причине она стала стандартной для многих программ редактирования изображений (включая Adobe Photoshop), драйверов принтеров и встроенной интерполяции камер.
Интерполяция высшего порядка: сплайны и sinc
Есть много других интерполяторов, которые принимают во внимание больше окружающих пикселей и таким образом требуют более интенсивных вычислений. Эти алгоритмы включают в себя сплайны и кардинальный синус (sinc), и они сохраняют большинство информации об изображении после интерполяции. Как следствие, они являются исключительно полезными, когда изображение требует нескольких поворотов или изменений перспективы за отдельные шаги. Однако, для однократных увеличений или поворотов такие алгоритмы высшего порядка дают незначительное визуальное улучшение при существенном увеличении времени обработки. Более того, в некоторых случаях алгоритм кардинального синуса на гладком участке отрабатывает хуже, чем бикубическая интерполяция.
Наблюдаемые дефекты интерполяции
Все неадаптивные интерполяторы пытаются подобрать оптимальный баланс между тремя нежелательными дефектами: граничными гало, размытием и ступенчатостью.
оригинал ступенчатость размытие гало
Даже наиболее развитые неадаптивные интерполяторы всегда вынуждены увеличивать или уменьшать один из вышеприведенных дефектов за счёт двух других — как следствие, как минимум один из них будет заметен. Заметьте, насколько граничное гало похоже надефект, порождаемый повышением резкости с помощью нерезкой маски, и как оно повышает кажущуюся резкость посредством усиления чёткости.
Адаптивные интерполяторы могут создавать или не создавать вышеописанные дефекты, но они тоже могут породить несвойственные исходному изображению текстуры или одиночные пиксели на крупных масштабах:
Материал с малоразмерной текстурой Участок при увеличении 220%
С другой стороны, некоторые «дефекты» адаптивных интерполяторов тоже могут рассматриваться как преимущества. Поскольку глаз ожидает увидеть в областях с мелкой текстурой, таких как листва, детали вплоть до мельчайших подробностей, подобные рисунки могут обмануть глаз на расстоянии (для определённых видов материала).
Сглаживание
Сглаживание или анти-алиасинг является процессом, который пытается минимизировать появление ступенчатых или зубчатых диагональных границ, которые придают тексту или изображениям грубый цифровой вид:
300% 
Сглаживание удаляет эти ступеньки и создаёт впечатление более мягких границ и высокого разрешения. Оно принимает во внимание, насколько идеальная граница перекрывает смежные пиксели. Ступенчатая граница просто округлена вверх или вниз без промежуточного значения, тогда как сглаженная граница выдаёт значение, пропорциональное тому, насколько много от границы попало в каждый пиксель:
Важным соображением при увеличении изображений является предотвращение чрезмерной ступенчатости в результате интерполяции. Многие адаптивные интерполяторы определяют наличие границ и корректируются с целью минимизировать ступенчатость, сохранив при этом резкость границы. Поскольку сглаженная граница содержит информацию о своём положении при более высоком разрешении, вполне возможно, мощный адаптивный (определяющий границы) интерполятор сможет хотя бы частично реконструировать границу при увеличении.
Оптический и цифровой зум
Многие компактные цифровые камеры могут осуществлять как оптическое, так и цифровое увеличение (зум). Оптический зум осуществляется движением вариобъектива, так чтобы свет усиливался до попадания на цифровой сенсор. На контрасте, цифровой зум понижает качество, поскольку осуществляет простую интерполяцию изображения — уже после получения его сенсором.
Оптический зум (х10) Цифровой зум (х10)
Даже несмотря на то, что фото с использованием цифрового зума содержит то же число пикселей, его детальность отчётливо меньше, чем при использовании оптического зума.Цифровой зум следует практически полностью исключить, за вычетом случаев, когда он помогает отобразить удалённый объект на ЖК-экране вашей камеры. С другой стороны, если вы обычно снимаете в JPEG и хотите впоследствии обрезать и увеличить снимок, цифровой зум имеет преимущество в том, что его интерполяция осуществляется до внесения дефектов компрессии. Если вы обнаруживаете, что цифровой зум вам нужен слишком часто, купите телеконвертор, а ещё лучше объектив с большим фокусным расстоянием.
Методы интерполяции, или Как не испортить картинку
Здравствуйте, сегодня поговорим о темной лошадке, которая может как улучшить, так и сделать печальной вашу работу в Фотошопе – это интерполяция изображений.
Интерполяция в Photoshop
Происходит она каждый раз, когда мы уменьшаем или увеличиваем изображение, а также поворачиваем или искажаем его.
Фотошоп использует метод интерполяции в отличие, к примеру, от иллюстратора, который работает по принципу математических вычислений с векторными картинками.
Смысл такой:
Допустим, вам нужно большую картинку 5000 х 5000 px уменьшить до 200 х 200 px. Так вот, при разных режимах интерполяции вы получите разный результат, как хуже так и лучше.
В фотошопе CS 3, 4, 5 существует 5 видов интерполяции:
По соседним пикселям:
Пожалуй, самый убогий в большинстве случаев метод, на него уходит минимум времени на обработку, а в результате получается минимум качества. Программа учитывает только 1 пиксель при обработке. Пример на картинке выше – отметка «А».
Билинейная:
Куда более лучший вариант, так как в этом случае используются 4 пикселя, из которых выводится 1 среднее значение.
Бикубическая:
Самая универсальная на данный момент интерполяция, использует 16 пикселей в своих вычислениях… Метод более ресурсозатратный, но на выходе получатся хорошее качество картинки.
Бикубическая интерполяция разделена на 3 типа, которые я уже перечислил.
На картинке выше: в пункте «Б» приведена бикубическая для уменьшения, а пункт «B» отвечает за увеличение. Как видно, второй вариант дал наилучший результат качества.
В заключение:
Мой совет такой – во время изменения размера картинки экспериментируйте с режимами интерполяции для выявления наилучшего результата или же выставьте автоматический режим, если вы обладатель Photoshop CS6.
Из опыта добавлю, к примерую для уменьшения иконки лучше использовать бикубическую для градиентов, нежели интерполяцию бикубическую для уменьшения.
Вот и все. Если у Вас были проблемы с потерей качества картинки при изменении ее размера, моя статья про интерполяцию обязательно должна помочь 😉
Ликбез: методы ресайза изображений
Почему изображение, масштабированное с бикубической интерполяцией, выглядит не как в Фотошопе. Почему одна программа ресайзит быстро, а другая — нет, хотя результат одинаковый. Какой метод ресайза лучше для увеличения, а какой для уменьшения. Что делают фильтры и чем они отличаются.
Вообще, это было вступлением к другой статье, но оно затянулось и вылилось в отдельный материал.
Этот человек сидит среди ромашек, чтобы привлечь ваше внимание к статье.
Для наглядного сравнения я буду использовать изображения одинакового разрешения 1920×1280 (одно, второе), которые буду приводить к размерам 330×220, 1067×667 и 4800×3200. Под иллюстрациями будет написано, сколько миллисекунд занял ресайз в то или иное разрешение. Цифры приведены лишь для понимания сложности алгоритма, поэтому конкретное железо или ПО, на котором они получены, не так важно.
Ближайший сосед (Nearest neighbor)
Это самый примитивный и быстрый метод. Для каждого пикселя конечного изображения выбирается один пиксель исходного, наиболее близкий к его положению с учетом масштабирования. Такой метод дает пикселизированное изображение при увеличении и сильно зернистое изображение при уменьшении.
Вообще, качество и производительность любого метода уменьшения можно оценить по отношению количества пикселей, участвовавших в формировании конечного изображения, к числу пикселей в исходном изображении. Чем больше это отношение, тем скорее всего алгоритм качественнее и медленнее. Отношение, равное одному, означает что как минимум каждый пиксель исходного изображения сделал свой вклад в конечное. Но для продвинутых методов оно может быть и больше одного. Дак вот, если например мы уменьшаем изображение методом ближайшего соседа в 3 раза по каждой стороне, то это соотношение равно 1/9. Т.е. большая часть исходных пикселей никак не учитывается.
1920×1280 → 330×220 = 0,12 ms
1920×1280 → 1067×667 = 1,86 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 22,5 ms
Теоретическая скорость работы зависит только от размеров конечного изображения. На практике при уменьшении свой вклад вносят промахи кеша процессора: чем меньше масштаб, тем меньше данных используется из каждой загруженной в кеш линейки.
Метод осознанно применяется для уменьшения крайне редко, т.к. дает очень плохое качество, хотя и может быть полезен при увеличении. Из-за скорости и простоты реализации он есть во всех библиотеках и приложениях, работающих с графикой.
Аффинные преобразования (Affine transformations)
Аффинные преобразования — общий метод для искажения изображений. Они позволяют за одну операцию повернуть, растянуть и отразить изображение. Поэтому во многих приложениях и библиотеках, реализующих метод аффинных преобразований, функция изменения изображений является просто оберткой, рассчитывающей коэффициенты для преобразования.
Принцип действия заключается в том, что для каждой точки конечного изображения берется фиксированный набор точек исходного и интерполируется в соответствии с их взаимным положением и выбранным фильтром. Количество точек тоже зависит от фильтра. Для билинейной интерполяции берется 2×2 исходных пикселя, для бикубической 4×4. Такой метод дает гладкое изображение при увеличении, но при уменьшении результат очень похож на ближайшего соседа. Смотрите сами: теоретически, при бикубическом фильтре и уменьшении в 3 раза отношение обработанных пикселей к исходным равно 4² / 3² = 1,78. На практике результат значительно хуже т.к. в существующих реализациях окно фильтра и функция интерполяции не масштабируются в соответствии с масштабом изображения, и пиксели ближе к краю окна берутся с отрицательными коэффициентами (в соответствии с функцией), т.е. не вносят полезный вклад в конечное изображение. В результате изображение, уменьшенное с бикубическим фильтром, отличается от изображения, уменьшенного с билинейным, только тем, что оно еще более четкое. Ну а для билинейного фильтра и уменьшения в три раза отношение обработанных пикселей к исходным равно 2² / 3² = 0.44, что принципиально не отличается от ближайшего соседа. Фактически, аффинные преобразования нельзя использовать для уменьшения более чем в 2 раза. И даже при уменьшении до двух раз они дают заметные эффекты лесенки для линий.
Теоретически, должны быть реализации именно аффинных преобразований, масштабирующие окно фильтра и сам фильтр в соответствии с заданными искажениями, но в популярных библиотеках с открытым исходным кодом я таких не встречал.
1920×1280 → 330×220 = 6.13 ms
1920×1280 → 1067×667 = 17.7 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 869 ms
Время работы заметно больше, чем у ближайшего соседа, и зависит от размера конечного изображения и размера окна выбранного фильтра. От промахов кеша уже практически не зависит, т.к. исходные пиксели используются как минимум по двое.
Мое скромное мнение, что использование этого способа для произвольного уменьшения изображений попросту является багом, потому что результат получается очень плохой и похож на ближайшего соседа, а ресурсов на этот метод нужно значительно больше. Тем не менее, этот метод нашел широкое применение в программах и библиотеках. Самое удивительное, что этот способ используется во всех браузерах для метода канвы drawImage() (наглядный пример), хотя для простого отображения картинок в элементе используются более аккуратные методы (кроме IE, в нем для обоих случаев используются аффинные преобразования). Помимо этого, такой метод используется в OpenCV, текущей версии питоновской библиотеки Pillow (об этом я надеюсь написать отдельно), в Paint.NET.
Кроме того, именно этот метод используется видеокартами для отрисовки трехмерных сцен. Но разница в том, что видеокарты для каждой текстуры заранее подготавливают набор уменьшенных версий (mip-уровней), и для окончательной отрисовки выбирается уровень с таким разрешением, чтобы уменьшение текстуры было не более двух раз. Кроме этого, для устранения резкого скачка при смене mip-уровня (когда текстурированный объект приближается или отдаляется), используется линейная интерполяция между соседними mip-уровнями (это уже трилинейная фильтрация). Таким образом для отрисовки каждого пикселя трехмерного объекта нужно интерполировать между 2³ пикселями. Это дает приемлемый для быстро движущейся картинки результат за время, линейное относительно конечного разрешения.
Суперсемплинг (Supersampling)
С помощью этого метода создаются те самые mip-уровни, с помощью него (если сильно упростить) работает полноэкранное сглаживание в играх. Его суть в разбиении исходного изображения по сетке пикселей конечного и складывании всех исходных пикселей, приходящихся на каждый пиксель конечного в соответствии с площадью, попавшей под конечный пиксель. При использовании этого метода для увеличения, на каждый пиксель конечного изображения приходится ровно один пиксель исходного. Поэтому результат для увеличения равен ближайшему соседу.
Можно выделить два подвида этого метода: с округлением границ пикселей до ближайшего целого числа пикселей и без. В первом случае алгоритм становится малопригодным для масштабирования меньше чем в 3 раза, потому что на какой-нибудь один конечный пиксель может приходиться один исходный, а на соседний — четыре (2×2), что приводит к диспропорции на локальном уровне. В то же время алгоритм с округлением очевидно можно использовать в случаях, когда размер исходного изображения кратен размеру конечного, или масштаб уменьшения достаточно мал (версии разрешением 330×220 почти не отличаются). Отношение обработанных пикселей к исходным при округлении границ всегда равно единице.
1920×1280 → 330×220 = 7 ms
1920×1280 → 1067×667 = 15 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 22,5 ms
Подвид без округления дает отличное качество при уменьшении на любом масштабе, а при увеличении дает странный эффект, когда большая часть исходного пикселя на конечном изображении выглядит однородной, но на краях видно переход. Отношение обработанных пикселей к исходным без округления границ может быть от единицы до четырех, потому что каждый исходный пиксель вносит вклад либо в один конечный, либо в два соседних, либо в четыре соседних пикселя.
1920×1280 → 330×220 = 19 ms
1920×1280 → 1067×667 = 45 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 112 ms
Производительность этого метода для уменьшения ниже, чем у аффинных преобразований, потому что в расчете конечного изображения участвуют все пиксели исходного. Версия с округлением до ближайших границ обычно быстрее в несколько раз. Также возможно создать отдельные версии для масштабирования в фиксированное количество раз (например, уменьшение в 2 раза), которые будут еще быстрее.
Данный метод используется в функции gdImageCopyResampled() библиотеки GD, входящей в состав PHP, есть в OpenCV (флаг INTER_AREA), Intel IPP, AMD Framewave. Примерно по такому же принципу работает libjpeg, когда открывает изображения в уменьшенном в несколько раз виде. Последнее позволяет многим приложениям открывать изображения JPEG заранее уменьшенными в несколько раз без особых накладных расходов (на практике libjpeg открывает уменьшенные изображения даже немного быстрее полноразмерных), а затем применять другие методы для ресайза до точных размеров. Например, если нужно отресайзить JPEG разрешением 1920×1280 в разрешение 330×220, можно открыть оригинальное изображение в разрешении 480×320, а затем уменьшить его до нужных 330×220.
Свертки (Convolution)
Этот метод похож на аффинные преобразования тем, что используются фильтры, но имеет не фиксированное окно, а окно, пропорциональное масштабу. Например, если размер окна фильтра равен 6, а размер изображения уменьшается в 2,5 раза, то в формировании каждого пикселя конечного изображения принимает участие (2,5 * 6)² = 225 пикселей, что гораздо больше, чем в случае суперсемплинга (от 9 до 16). К счастью, свертки можно считать в 2 прохода, сначала в одну сторону, потом в другую, поэтому алгоритмическая сложность расчета каждого пикселя равна не 225, а всего (2,5 * 6) * 2 = 30. Вклад каждого исходного пикселя в конечный как раз определяется фильтром. Отношение обработанных пикселей к исходным целиком определяется размером окна фильтра и равно его квадрату. Т.е. для билинейного фильтра это отношение будет 4, для бикубического 16, для Ланцоша 36. Алгоритм прекрасно работает как для уменьшения, так и для увеличения.
1920×1280 → 330×220 = 76 ms
1920×1280 → 1067×667 = 160 ms
1920×1280 → 4800×3200 = 1540 ms
Скорость работы этого метода зависит от всех параметров: размеров исходного изображения, размера конечного изображения, размера окна фильтра.
Именно этот метод реализован в ImageMagick, GIMP, в текущей версии Pillow с флагом ANTIALIAS.
Одно из преимуществ этого метода в том, что фильтры могут задаваться отдельной функцией, никак не привязанной к реализации метода. При этом функция самого фильтра может быть достаточно сложной без особой потери производительности, потому что коэффициенты для всех пикселей в одном столбце и для всех пикселей в одной строке считаются только один раз. Т.е. сама функция фильтра вызывается только (m + n) * w раз, где m и n — размеры конечного изображения, а w — размер окна фильтра. И наклепать этих функций можно множество, было бы математическое обоснование. В ImageMagick, например, их 15. Вот как выглядят самые популярные:
Примечательно, что некоторые фильтры имеют зоны отрицательных коэффициентов (как например бикубический фильтр или фильтр Ланцоша). Это нужно для придания переходам на конечном изображении резкости, которая была на исходном.