Как изменяется качество изображения при масштабировании

Масштабирование изображения

Масштабирование изображения позволяет сжать или растянуть его по горизонтали и/или вертикали. При этом изменяется ширина и/или высота изображения. Для масштабирования задаются масштабные коэффициенты – то, насколько нужно сжать/растянуть изображение по горизонтали или вертикали. Масштабные коэффициенты могут задаваться в нормализованной, процентной или непосредственной форме. В нормализованной форме за единицу принимаются размеры исходного изображения. Значения меньше единицы указывают на сжатие изображения, значения больше единицы – на растяжение. В процентной форме нормализованные значения умножаются на 100 %. В непосредственной форме новые размеры по горизонтали и вертикали задаются в виде количества пикселей по тому или другому измерению.

Возникает вопрос о том, каким образом определять цвета при изменении размеров изображения. Существует два основных подхода к этой проблеме:

Цвет пикселя в масштабированном изображении принимается равным цвету ближайшего к нему пикселя исходного изображения.

Использование интерполяции. В этом случае цвет пикселя масштабируемого изображения вычисляется, как значение некоторой интерполирующей функции от цветов соседних пикселей в исходном изображении.

При использовании билинейной интерполяции цвет вычисляется, как взвешенная сумма ближайших четырёх пикселей исходного изображения (при увеличении) или как взвешенная сумма группы пикселей (при уменьшении).

Первый подход достаточно прост, но не всегда даёт приемлемое качество обработанного изображения. Например, если новый размер намного больше старого, то возникает блочная структура изображения, т. е. каждый пиксель исходного изображения соответствует квадратной области пикселей одного и того же цвета в обработанном изображении. Эта аномалия представлена на рис. 2 .25.

С другой стороны, если новый размер намного меньше старого, то при масштабировании одному пикселю обработанного изображения соответствует группа пикселей исходного изображения, причём в процессе масштабирования фактически выбирается случайный пиксель из этой группы.

Рис. 2.25. Некорректное увеличение

Подход, использующий интерполяцию, позволяет достичь более высокого качества изображения, но более сложен в реализации. Обычно используется билинейная или бикубическая интерполяция. Бикубическая интерполяция позволяет получить изображение с более высоким качеством, чем билинейная интерполяция. Однако следует заметить, что при дальнейшем повышении порядка интерполяции качество получаемого изображения может улучшаться незначительно.

Приведем простейшую формулу, которая позволяет определить ближайший пиксель исходного изображения (без использования интерполяции):

C_new[i][j] = C_old [k₁ · i] [k₂ · j], где ,;

k₁ = ,k₂ = .

Параметр Wопределяет размер изображения по горизонтали, измеряемый в пикселях. ПараметрHопределяет размер по вертикали. Параметрыiиjопределяют соответственно строку и столбец матрицы изображения и изменяются в пределах высоты и ширины изображения соответственно.

Преобразование поворота

Преобразование поворота, также как и при рассмотрении плоских геометрических объектов, позволяет поворачивать исходное изображение на заданный угол. Поворот осуществляется вокруг центра изображения. При этом возможны два варианта поворота:

1. Области изображения, вышедшие за его границы при повороте отсекаются, а незаполненные части заполняются каким-либо цветом.

2. Рассчитывается новый размер изображения на основе угла поворота таким образом, чтобы повёрнутое изображение целиком поместилось в новые размеры. Незаполненные части изображения также заполняются каким-либо цветом.

В любом случае для расчёта преобразования поворота может быть использована следующая формула:

C_new[i][j] =

a= ;b= ;

; .

В этой формуле параметр Cопределяет цвет, которым заполняются пустые участки изображения. Параметр φ определяет угол поворота по часовой стрелке в радианах.

Приведённая формула округляет преобразованные координаты. Однако можно использовать и билинейную интерполяцию, когда цвет пикселя вычисляется как взвешенная сумма цветов четырёх соседних пикселей.

Как изменяется качество изображения при масштабировании?

При увеличении растровых изображений качество изменяется в худшую сторону.

Исключения

Исключения касаются особенных случаев масштабирования. Как пример: увеличение каждой из сторон изображения в 2 раза. Тогда из 1 пикселя формируется 4 аналогичного цвета.

Однако , данный метод малоприменим на практике из-за отсутствия целесообразности.

Что касается масштабирования векторных изображения, в такой ситуации совершенно не происходит изменения качества изображения.

Влияет ли масштабирование на качество векторных изображений?

В программах векторной графики объект вычисляется по определённой формуле, когда вы производите масштабирование то сама формула не меняется, а меняется только коэффициент. Именно поэтому любая векторная программа требует намного больше ресурсов вычислительной системы. При построении изображений в программах растровой графики картинка формируется из точек, и ключевым становится такое понятие как разрешение (количество точек на единицу площади) при масштабировании качество неизменно теряется. но ресурсов требуется значительно меньше.

отсюда прямой вывод: векторные картинки можно масштабировать как угодно, но следует всегда помнить (при работе с векторными редакторами) что картинка ВЫЧИСЛЯЕТСЯ. То есть если вы внедрите скан какого нибудь объекта в документ векторной графики то он (скан) определится как единый объект, и при масштабировании всего документа именно внедрённый объект потеряет в качестве.

Дайте развёрнутую характеристику растровых и векторных изображений, указав в ней следующее

а) из каких элементов строится изображение;
б) какая информация об изображении сохраняется во внешней памяти;
в) как определяется размер файла, содержащего графическое изображение;
г) как изменяетcя качество изображения при масштабировании;
д) каковы основные достоинства и недостатки растровых (век­торных) изображений.

Ответ

a)
Растровое — пиксели.
Векторное — графиче­ские фигуры.

б)
Растровое — о пикселях, составляющих изо­бражение.
Векторное — о формулах, из кото­рых строится изображение.

в)
Растровый: I = К· i.
Векторный — размером формулы, из которой строится изображение.

г)
Растровый — ухудшается.
Векторный — не изменяется.

д)
Достоинства:
растровый — хранение изо­бражений любого вида;
векторный — хранение изображений без потери качества.
Недостатки:
растровый — потери качества при масштаби­ровании;
векторный — невозможность хране­ния любых изображений.