interpolace (interpolation), převzorkování (resampling)

Interpolace znamená nalezení nové hodnoty (červeně) mezi dvěma hodnotami známými (modře). Proto také "inter" - mezi. Z principu věci ale nelze odhadnout, jaká byla opravdová skutečnost (viz čárkovaná čára). Je možné pouze usuzovat na základě průměru.

neadaptivní a adaptivní algoritmy

Je mnoho algoritmů (metod) jak obraz interpolovat. Základně se dělí na neadaptivní a adaptivní. Neadaptivní algoritmy (např. nejbližší soused, bilineární, bicubická, lanczos atd.) pracují pro celý obraz stejně a tedy bez ohledu na jeho obsah. Adaptivní algoritmy se snaží pochopit charakter rozdílných ploch obrazu a podle toho zvolit různé metody interpolace - např. na kresbu a hrany bohaté části použít jiný algoritmus než na čisté plochy atd.

Adaptivní algoritmy aplikují různé metody interpolace na různé plochy podle jejich obsahu. Například na modré části by byla aplikována metoda zachovávající ostrost hran. Na červeně označenou plochu by byla vhodná metoda pro texturu a na pozadí metoda vhodná pro jemné gradienty. Adaptivní metody se ale nehodí na otáčení a deformace snímku.

problémy

Je zřejmé, že sebelepší interpolací nelze zvýšit informační hodnotu snímku. Žádné nově detaily nemohou být obnoveny ani vymyšleny, jedná se vždy jen o lepší či horší matematiku, která uměle nafukuje velikost snímku. Bez ohledu na použitou metodu se všechny metody potýkají s produkováním nechtěných artefaktů jako je např. rozostření obrazu, halo a aliasing. Cílem pokročilé interpolace je nalézt mezi těmito artefakty optimální poměr.

Interpolace produkuje nechtěné artefakty jako je rozostření, aliasing a halo. Zbavit se všech nejde, cílem tedy je najít jejich optimální poměr.

nejbližší soused (nearest neighbor)

Metoda nejbližší soused je nejjednodušší metoda interpolace, která prostě zopakuje sousední pixel. Má to tedy stejný efekt jako zvětšení plochy pixelu. Zachovává sice ostrost hran ale produkuje silný aliasing (hrany jsou zubaté). Z tohoto důvodu se příliš nehodí na zvětšování obrázků.

Ukázka 450% zvětšení metodou Nejbližší soused (Nearest neighbor).

bilinearní metoda (bilinear)

Bilineární interpolace používá jednoduše čtyři nejbližší sousední pixely (2 x 2) a z nich vypočítá váženým průměrem nový pixel uprostřed nich. Tato metoda má silný anti-aliasing účinek a výsledek je proto mnohem jemnější než nejbližší soused. Protože je ale pixel vypočítán jako průměr jeho sousedů, tak při větším zvětšování snímku se snímek potýká s viditelným rozostřením. Proto se po přepočtu na větší rozměr snímku obvykle doostřuje například filtrem Neostrá maska.

Bilineární metoda vypočítá nový pixel na základě váženého průměru čtyř pixelů v jeho okolí.
 

Ukázka 450% zvětšení bilineární metodou. Všimněte si rozostření hran a proto se po zvětšení snímku často aplikuje doostření například filtrem Neostrá maska, které ale rádo vyprodukuje halo.

bicubická metoda (bicubic)

Bicubická interpolace jde ještě o krok dále a sice pro stanovení nové hodnoty používá 4x4 a tedy celkem 16 okolních pixelů. Bližší pixely mají ale větší váhu než vzdálenější. Bicubická metoda je velmi odolná proti aliasingu a produkuje i velmi jemné přechody. Je nastavena jako standardní v řadě programů (např. Photoshop) a hodí se jak pro zvětšování tak pro zmenšování snímků. Výpočet však trvá o poznání déle než metodou nejbližší soused či bilineární. Stejně jako u bilineární metody je pixel vypočítán jako průměr jeho sousedů a tak se při větším zvětšování snímku snímek potýká s viditelným rozostřením. Proto se po přepočtu na větší rozměr snímek obvykle doostřuje například filtrem Neostrá maska.

Bicubická metoda vypočítá nový pixel na základě váženého průměru šestnácti (4x4) pixelů v jeho okolí. Bližší pixely (tmavě modrá) mají však větší váhu než pixely vzdálenější (modrá a světle modrá).

Ukázka 450% zvětšení bicubickou metodou. Jak je vidět, od bilineární se již dramaticky neliší, produkuje ale jemnější přechody a ještě méně kostičkuje.

Viz též Aliasing, Artefakty obrazu, Bayerova maska, Doostření, Neostrá maska (Unsharp mask), Ostrost.