Cambio de tamaño de imagen vs. Remuestreo: ¿Cuál es la diferencia?

El cambio de tamaño de la imagen y el remuestreo de la imagen implican la resolución de la imagen; el ancho y la altura de sus límites más externos. Sin embargo, a pesar de esta similitud, estos términos nunca deben usarse indistintamente.

¿Cuál es la diferencia exactamente? Siga leyendo para dividir algunos pelos con nosotros.

Tamaño de la imagen: definición y significado

Con cualquier imagen de mapa de bits, tiene un campo de píxeles delimitado por una altura y un ancho, que generalmente se describen primero en términos de píxeles antes de describirse en picas o pulgadas. Este es el tamaño de la imagen tal como existe digitalmente. Estos píxeles actúan como moneda; la imagen contiene un número fijo de ellos, todos asignados a una identidad concreta e inquebrantable.

Siempre que necesite cambiar el tamaño de una imagen, tiene un par de opciones. Uno sería cultivo eso. Cuando hace esto, no está cambiando ninguna de las cualidades inherentes de la imagen original, simplemente está dejando atrás parte de ella (algunos de los píxeles).

Esta está lejos de ser nuestra única opción cuando necesitamos cambiar el tamaño de una imagen por una razón u otra. Sin embargo, cuando escalamos una imagen hacia arriba o hacia abajo, ocurre algo ligeramente diferente.

¿Qué es el cambio de tamaño de la imagen?

Cambiar el tamaño una imagen es el proceso de cambiar la escala de una imagen discreta o continua por medio de la resolución. Ninguna parte de la imagen se queda atrás, incluso si cambia la relación entre la altura y el ancho.

Las imágenes continuas incluyen cosas como vectores y otras imágenes generadas por computadora. Las imágenes discretas incluyen fotografías y gráficos de mapa de bits; cualquier cosa en la que tenga un conjunto determinado de píxeles para trabajar. Si está utilizando una imagen vectorial, puede cambiar su tamaño hacia arriba o hacia abajo sin cambiarla intrínsecamente. Las imágenes de mapa de bits, sin embargo, son una historia diferente.

Una simple ampliación 2X de una imagen de mapa de bits toma cada píxel y simplemente aumenta su tamaño proporcionalmente junto con la resolución, al igual que cuando simplemente se ajusta el DPI de una imagen y no hacer nada más. Sin embargo, al hacer zoom al 100 por ciento después de hacerlo, se revela una imagen que ahora es mucho más grande, pero que también ha tenido un impacto significativo en la calidad.

¿Qué es el remuestreo de imágenes?

Remuestreo es el proceso que difumina las líneas entre estos píxeles a medida que los separamos más o los acercamos, lo que da como resultado un resultado final que se parece mucho más al original. ¿Como funciona esto?

Al cambiar el tamaño de un vector, no necesitará volver a muestrear la imagen en absoluto; las matemáticas detrás del objeto digital llenan los espacios en blanco por nosotros, agregando y quitando valores promediados a medida que ajustamos. Sin embargo, ¿qué sucede cuando necesitas crear nuevos píxeles o hacer que desaparezcan los del canon?

Para lograr cualquiera de las dos cosas, es necesario volver a muestrear la imagen; los algoritmos hacen la llamada en el lugar donde se dibuja la línea. Los píxeles que antes eran vecinos se comunican entre sí y tratan de encontrar puntos en común; si la imagen se está reduciendo, estas leyes de los promedios se utilizan para decidir qué valores se van y cuáles se quedan.

La imagen es analizada y reconstruida por la computadora, traducida y mapeada a un conjunto de dimensiones mayor o menor.

Una vez que se ha resuelto esto, cada componente de la imagen debe ser "muestreado": las diferencias entre las el mapa de bits original y lo que se ha encargado a la computadora crear se cuantifican y los promedios se utilizan para componer el descansar.

La ampliación hace volar el campo, dejando espacios entre todos los píxeles, y la reducción los coloca uno encima del otro. Estas áreas ambiguas de éter y superposición necesitan ser pobladas; los procesos se denominan upsampling y downsampling, respectivamente.

Diferentes tipos de remuestreo

Hay algunas categorías amplias de remuestreo de imágenes a considerar:

• Vecino más cercano: Este término describe la sencilla ampliación 2X descrita anteriormente. Es una forma arcaica de hacer las cosas y te deja con un muestreo ascendente en bloques o un muestreo reducido granulado.
• Bilineal: Este enfoque da como resultado una interpretación lineal de la imagen original. Por lo general, terminará con algo un poco borroso al escalar una imagen de esta manera.
• Bicúbico: Este es el método que utilizan la mayoría de las marcas en las que confiamos. Aquí se incluye normalmente algún tipo de opción de nitidez y suavizado.
• Lanczos: Probablemente el más sofisticado del grupo: este algoritmo se basa en una matriz de 4 x 4, 6 x 6 u 8 x 8 que rodea cada nuevo píxel de la imagen de salida.

Si trabaja con medios, es probable que algunos de estos le parezcan más que familiares. Sin embargo, esta lista solo menciona los tipos más comunes de remuestreo; hay muchas otras fórmulas más exóticas que atienden las necesidades de otros sectores. Pero probablemente nunca tendrá que preocuparse por ninguno de ellos.

¿Cuándo y por qué se vuelven a muestrear las imágenes?

Cada vez que una imagen pasa por una conversión de analógico a digital o de digital a analógico, como cuando se toma una foto o se La imagen se escanea y luego se imprime, por lo general pasará por varias rondas de remuestreo antes de su presentación final.

Esto incluso incluye la compresión de imágenes, cuando convierte una foto cruda a un JPEG, la riqueza de información visual que existía originalmente se reduce y luego se usa para recrear un nuevo mapa de bits. Las respuestas no pueden surgir de la nada o, de lo contrario, la foto remuestreada no se verá lo suficientemente similar al mapa de bits original y el proyecto se arruinará.

Afortunadamente, nuestros compañeros digitales son más que capaces de tomar estas decisiones difíciles millones de veces a un nivel microscópico para nosotros. Estas interpolaciones y esfuerzos anti-aliasing marcan la diferencia entre una transformación aceptablemente fiel y algo decididamente inferior al original.

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Aplicaciones prácticas del remuestreo de imágenes

Enmarcamos estos dos conceptos como gemelos, pero el remuestreo se roba el espectáculo. Existen muchas aplicaciones del remuestreo en el mundo real, algunas de las cuales van mucho más allá del mundo de la creación de medios:

• El remuestreo se puede utilizar para corregir cosas como distorsión de barril en sistemas ópticos igual que telescopios y microscopios.
• Este es también el proceso por el cual las fotos se DeBayered en el sensor de cualquier cámara digital.
• Fotomosaicos, tal como panoramas y astrofotografía a gran escala, vuelva a muestrear cada pieza del rompecabezas para tener en cuenta cosas como pequeñas diferencias en la exposición y el tiempo transcurrido entre tomas.
• Las imágenes CGI se pueden volver a muestrear para texturizado y sombreado.
• Incluso se puede utilizar para mapa y optimizar el campo de visión de una herramienta robótica y los parámetros de articulación, haciéndolo coincidir con el punto de control de un operador en otro lugar. Cosas como cirugía asistida por robot, radiocirugía, y más, son posibles gracias a este triunfo que salva vidas.

La imagen como industria ha recorrido un largo camino desde tiempos inmemoriales. Las herramientas que tenemos a nuestra disposición ahora son solo las últimas de una larga línea de experimentación, fracaso y victoria. Todas nuestras fotos se ven geniales como resultado directo. Gracias, ciencia.

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Cambiar el tamaño vs. Remuestreo: una historia de proporciones variables

¿Quién hace la llamada entre cambiar el tamaño y volver a muestrear una imagen de contención? La buena noticia: la decisión generalmente no será suya, a menos que planee acurrucarse y reconstruir la imagen usted mismo, píxel a píxel.

¿Honestamente? Eso es algo por lo que pagaríamos por verlo. Para el resto de nosotros, sin embargo, nos las arreglaremos bien con las herramientas que hacen posible un trabajo de automatización como este.

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