Przetwarzanie danych osobowych

Nasza witryna korzysta z plików cookies

Wykorzystujemy pliki cookie do spersonalizowania treści i reklam, aby oferować funkcje społecznościowe i analizować ruch w naszej witrynie, a także do prawidłowego działania i wygodniejszej obsługi. Informacje o tym, jak korzystasz z naszej witryny, udostępniamy partnerom społecznościowym, reklamowym i analitycznym. Partnerzy mogą połączyć te informacje z innymi danymi otrzymanymi od Ciebie lub uzyskanymi podczas korzystania z ich usług i innych witryn.

Masz możliwość zmiany preferencji dotyczących ciasteczek w swojej przeglądarce internetowej. Jeśli więc nie wyrażasz zgody na zapisywanie przez nas plików cookies w twoim urządzeniu zmień ustawienia swojej przeglądarki, lub opuść naszą witrynę.

Jeżeli nie zmienisz tych ustawień i będziesz nadal korzystał z naszej witryny, będziemy przetwarzać Twoje dane zgodnie z naszą Polityką Prywatności. W dokumencie tym znajdziesz też więcej informacji na temat ustawień przeglądarki i sposobu przetwarzania twoich danych przez naszych partnerów społecznościowych, reklamowych i analitycznych.

Zgodę na wykorzystywanie przez nas plików cookies możesz cofnąć w dowolnym momencie.

Optyczne.pl

Słowniczek

Interpolacja

Termin ten wszedł już na stałe do naszego codziennego użytku. Nic w tym dziwnego, bo bez interpolacji, prawdopodobnie nie zdołalibyśmy zrobić żadnego obrazka, ani na komputerze, ani za pomocą aparatu cyfrowego. Na czym to polega? Otóż interpolowanie, to uzupełnienie (w pewien umiejętny sposób) brakujących elementów, w oparciu o informację jaką niosą elementy sąsiednie. Brzmi niejasno? Spójrzmy na przykład:

Jak element należy wstawić w brakującym polu? Każdy wie, że element czarny. Wiemy, to ponieważ nasz mózg na podstawie informacji i wzorów, jakie prezentowały pozostałe części obrazka, dopasował najwłaściwszy element. W analogiczny sposób działają specjalne układy scalone zainstalowane m.in. w aparatach. To właśnie one, za pomocą skomplikowanych algorytmów sprawiają, że plik wyjściowy w aparacie, ma postać normalnego zdjęcia, zamiast wzoru siatki Bayera.

Istnieją trzy główne rodzaje interpolacji:

1 - Interpolacja metodą najbliższego sąsiada [ang. nearest nightbor]
Podczas powiększania obrazu następuje wielokrotne kopiowanie najbliższego piksela, gdy stosujemy skalowanie będące wielokrotnością 100%. Podczas innego skalowania, metoda ta kopiuje statystycznie wybrane piksele. Natomiast przy pomniejszaniu, pomijane są niektóre piksele. Jest ona rzadko stosowana, gdyż daje bardzo słabe rezultaty. Jej plusami są: brak rozmytych brzegów (przy powiększaniu) oraz niewygórowane wymagania sprzętowe.

2 – Interpolacja dwuliniowa [ang. bilinear]
Piksele są redukowane bądź powielane w oparciu o informacje, braną pod uwagę od czterech sąsiednich pikseli, stykających się bokami z interpolowanym pikselem. Metoda, dająca pośrednie rezultaty i mające niezbyt wygórowane zapotrzebowanie na moc obliczeniową.

3 – Interpolacja dwusześcienna [ang. bicubic]
Metoda, ta uwzględnia kolor od wszystkich ośmiu pikseli sąsiadujących z pikselem interpolowanym. Daje ona najlepsze rezultaty, łagodne krawędzie i przyjemny (naturalny) dla oka kolor i kształt obrazka po transformacji. Jest to domyślna opcja w większości programów graficznych.

Często stosowaną metodą interpolacji jest algorytm Lanczos’a. Uwzględnia on sąsiadujące punkty, w blokach 4x4, 6x6 i 8x8 (w zastosowaniu do ww. metod). Algorytm Lanczos’a daje najlepsze efekty, ale i najbardziej obciąża procesor. Dla metody dwuliniowej i dwusześciennej porównujemy odpowiednio kolory 4 i 8 pikseli a w algorytmie Lanczos’a, od 16 do 64! Znaleźć ją możemy między innymi w popularnej i darmowej przeglądarce graficznej IrfanView.