ralfeberle
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Thema: SKALIERUNG/INTERPOLATION
1. FixFotos Bildvergrößerungs- und -verkleinerungsverfahren
Hallo!
Dieser Beitrag entsteht aus aktuellem Anlaß, um die vielen neuen Verfahren in FixFoto zu dokumentieren. Eins gleich vorneweg, mit dem Default-Verfahren 'FixFoto' fährt man meistens sehr gut, für Anfänger prima geeignet. Und wichtig: es gibt kein einzelnes für alle Bilder optimales Verfahren! Die Anwendung der anderen Methoden ist für diejenigen gedacht, die entweder spezielle Ergebnisse oder einfach ein Minimum an Qualitätsverlust wünschen, für Fortgeschrittene eben.
Je nach dem eignet sich ein Verfahren eher für Vergrößerung oder Verkleinerung, oder auch für beides. Die Begriffe Skalierung und Interpolation werden synonym verwendet, drücken also das Gleiche aus. Beide haben zweierlei Bedeutung: Bilder vergrößern oder verkleinern. Dementsprechend sagt man hochskalieren oder runterskalieren, fürs Interpolieren gibts diese genauere Spezifizierung aber nicht.
Bei der Bildvergrößerung müssen Pixel hinzuerfunden werden, mehr Bildinformation entsteht dabei aber nicht. Es ist unmöglich, mehr Details aus dem Bild herauszuholen, die Pixel werden nur größer. Das Standardverfahren gibt einem neu generierten Pixel die einfach den Durchschnittswert von Farbe und Helligkeit der umliegenden Pixel. Raffiniertere Verfahren schaffen es, Kanten durch eine intelligente Nachbarpixelgewichtung besser zu erhalten, so daß das Bild nicht so stark vermatscht.
Bei der Bildverkleinerung dagegen werden Pixel zusammengefaßt, im einfachsten Fall wird aus je zwei benachbarten Pixel ein neues Pixel. Auch hier liegt die Kunst im raffinierten gewichten, um Kanten und Details möglichst zu erhalten.
Mathematische Grundlagen und Erklärung z.B. bei:
www.google.de/search?q=cache:FvjJr0lrPIUC:www.uni-koblenz.de/~sormuras/uni/ss02/seminar/latex/build/danysz.pdf
http://jiu.sourceforge.net/docs/api/net/sourceforge/jiu/geometry/class-use/ResampleFilter.html
http://jiu.sourceforge.net/docs/api/net/sourceforge/jiu/geometry/package-summary.html
Bedienungsanleitung von AutoImageSize:
www.unitedbinary.com/AutoImageSizeDocs.html
1. FixFoto
Liefert sehr gute 'treppenfreie' Schrägkanten; Joachim Koopmanns Eigenentwicklung, über die nicht viel mehr bekannt ist (Betriebsgeheimnis?).
2. Nearest Neighbour
Pixelwiederholung der Nachbarpixel, dem neuen Pixel wird der Farbwert des am nächsten liegenden Pixels zugewiesen. Es entstehen also keine neuen Farbwerte! Diese Methode ist für diskrete Daten geeignet, zB. Linien- oder Strichbilder, weniger für 'normale' Fotos. Sehr schnell, starke 'Treppenbildung' an schrägen Kanten.
3. Linear
Der Farbwert des oder der neuen Pixel entspricht einem linearen Mitttelwert der auseinandergerückten Ausgangspixel. *Sehr schnell, starke 'Treppenbildung', kann zu manchen hervorstechenden Farbwerten führen. Bild wirkt geglätteter als bei 2.
4. Bilinear
Auch quadratische Interpolation genannt. Hier werden vier Nachbarpixel zur Ermittlung des Farbwertes des oder der neuen Pixel herangezogen, quasi 'Linear' in x- und y-Richtung oder Mittelwert aus den vier angrenzenden Pixel. Effekt: Weichzeichnung, verringert also Schärfe und damit auch 'Treppenbildung'. Sinnvoll bei gewünschter Pixelvergrößerung.
5. Box
= 2.(!), bildet Farbmittelwert aus allen in einem Rahmen liegenden Pixeln und weist ihn dem neuen Pixel zu. Effekt: starke Weichzeichnung, praktisch keine 'Treppenbildung', schnell. Gut bei gewünschter Pixelvergrößerung, schlecht für Bildverkleinerung.
6. Triangle
Mittelgute Qualität und relativ schnell. Hinterläßt meist rauhe Kanten. Schlecht für Bildverkleinerung
7. Bell
Gewichtet Farbwerte naheliegender Pixel höher (Glockenkurve), um Wert für neues Pixel zu bestimmen. Recht schnell, typischer Weichzeichnungsfilter, weniger für Größenänderung geeignet.
8. B-Spline (Bikubisch)
FixFoto verwendet Bikubische Interpolation, nicht 'Kubische Spline Interpolation' . Es werden 16 Nachbarpixel zur Ermittlung des Farbwertes des oder der neuen Pixel herangezogen. Effekt: Weichere Übergänge und weit weniger Schärfeverlust wie bei 4., praktisch keine 'Treppenbildung', auch feine Strukturen bleiben bewahrt da sogar leicht schärfende Wirkung. Rechenintensives langsames Verfahren, sinnvoll z.B. auch bei Bildverkleinerung. (Klassisches B-Spline ist starker Weichzeichner und verursacht hohe Unschärfe.)
9. Lanczos3
Eine der konjugierten Gradientenmethoden, ein biorthogonalisierungs Algorithmus. Erreicht gute Schärfe/minimale Weichzeichnung und leicht rauhe Kanten, ähnlich gut wie fraktale Verfahren, sehr langsam, gut für Vergrößern. Nach Anwendung bei Kringelbildung kann zusätzliches Schärfen evtl. das Bild verbessern.
10. Mitchell
Erreicht gute Schärfe, feine Details, Weichzeichnung ähnlich 6.. Wird nicht so gut mit rauhen Kanten fertig, ist langsam, reduziert Bildgröße, gut für Vergrößern. Kompromiß zwischen 9. und 5., 6., 7.. Auch hier ist oft nachträgliches Schärfen gut.
PS. Für die Suche-Funktion: Bildvergrößerung, Bildverkleinerung, Bildvergrößerungsverfahren, Bildverkleinerungsverfahren
1. FixFotos Bildvergrößerungs- und -verkleinerungsverfahren
Hallo!
Dieser Beitrag entsteht aus aktuellem Anlaß, um die vielen neuen Verfahren in FixFoto zu dokumentieren. Eins gleich vorneweg, mit dem Default-Verfahren 'FixFoto' fährt man meistens sehr gut, für Anfänger prima geeignet. Und wichtig: es gibt kein einzelnes für alle Bilder optimales Verfahren! Die Anwendung der anderen Methoden ist für diejenigen gedacht, die entweder spezielle Ergebnisse oder einfach ein Minimum an Qualitätsverlust wünschen, für Fortgeschrittene eben.
Je nach dem eignet sich ein Verfahren eher für Vergrößerung oder Verkleinerung, oder auch für beides. Die Begriffe Skalierung und Interpolation werden synonym verwendet, drücken also das Gleiche aus. Beide haben zweierlei Bedeutung: Bilder vergrößern oder verkleinern. Dementsprechend sagt man hochskalieren oder runterskalieren, fürs Interpolieren gibts diese genauere Spezifizierung aber nicht.
Bei der Bildvergrößerung müssen Pixel hinzuerfunden werden, mehr Bildinformation entsteht dabei aber nicht. Es ist unmöglich, mehr Details aus dem Bild herauszuholen, die Pixel werden nur größer. Das Standardverfahren gibt einem neu generierten Pixel die einfach den Durchschnittswert von Farbe und Helligkeit der umliegenden Pixel. Raffiniertere Verfahren schaffen es, Kanten durch eine intelligente Nachbarpixelgewichtung besser zu erhalten, so daß das Bild nicht so stark vermatscht.
Bei der Bildverkleinerung dagegen werden Pixel zusammengefaßt, im einfachsten Fall wird aus je zwei benachbarten Pixel ein neues Pixel. Auch hier liegt die Kunst im raffinierten gewichten, um Kanten und Details möglichst zu erhalten.
Mathematische Grundlagen und Erklärung z.B. bei:
www.google.de/search?q=cache:FvjJr0lrPIUC:www.uni-koblenz.de/~sormuras/uni/ss02/seminar/latex/build/danysz.pdf
http://jiu.sourceforge.net/docs/api/net/sourceforge/jiu/geometry/class-use/ResampleFilter.html
http://jiu.sourceforge.net/docs/api/net/sourceforge/jiu/geometry/package-summary.html
Bedienungsanleitung von AutoImageSize:
www.unitedbinary.com/AutoImageSizeDocs.html
1. FixFoto
Liefert sehr gute 'treppenfreie' Schrägkanten; Joachim Koopmanns Eigenentwicklung, über die nicht viel mehr bekannt ist (Betriebsgeheimnis?).
2. Nearest Neighbour
Pixelwiederholung der Nachbarpixel, dem neuen Pixel wird der Farbwert des am nächsten liegenden Pixels zugewiesen. Es entstehen also keine neuen Farbwerte! Diese Methode ist für diskrete Daten geeignet, zB. Linien- oder Strichbilder, weniger für 'normale' Fotos. Sehr schnell, starke 'Treppenbildung' an schrägen Kanten.
3. Linear
Der Farbwert des oder der neuen Pixel entspricht einem linearen Mitttelwert der auseinandergerückten Ausgangspixel. *Sehr schnell, starke 'Treppenbildung', kann zu manchen hervorstechenden Farbwerten führen. Bild wirkt geglätteter als bei 2.
4. Bilinear
Auch quadratische Interpolation genannt. Hier werden vier Nachbarpixel zur Ermittlung des Farbwertes des oder der neuen Pixel herangezogen, quasi 'Linear' in x- und y-Richtung oder Mittelwert aus den vier angrenzenden Pixel. Effekt: Weichzeichnung, verringert also Schärfe und damit auch 'Treppenbildung'. Sinnvoll bei gewünschter Pixelvergrößerung.
5. Box
= 2.(!), bildet Farbmittelwert aus allen in einem Rahmen liegenden Pixeln und weist ihn dem neuen Pixel zu. Effekt: starke Weichzeichnung, praktisch keine 'Treppenbildung', schnell. Gut bei gewünschter Pixelvergrößerung, schlecht für Bildverkleinerung.
6. Triangle
Mittelgute Qualität und relativ schnell. Hinterläßt meist rauhe Kanten. Schlecht für Bildverkleinerung
7. Bell
Gewichtet Farbwerte naheliegender Pixel höher (Glockenkurve), um Wert für neues Pixel zu bestimmen. Recht schnell, typischer Weichzeichnungsfilter, weniger für Größenänderung geeignet.
8. B-Spline (Bikubisch)
FixFoto verwendet Bikubische Interpolation, nicht 'Kubische Spline Interpolation' . Es werden 16 Nachbarpixel zur Ermittlung des Farbwertes des oder der neuen Pixel herangezogen. Effekt: Weichere Übergänge und weit weniger Schärfeverlust wie bei 4., praktisch keine 'Treppenbildung', auch feine Strukturen bleiben bewahrt da sogar leicht schärfende Wirkung. Rechenintensives langsames Verfahren, sinnvoll z.B. auch bei Bildverkleinerung. (Klassisches B-Spline ist starker Weichzeichner und verursacht hohe Unschärfe.)
9. Lanczos3
Eine der konjugierten Gradientenmethoden, ein biorthogonalisierungs Algorithmus. Erreicht gute Schärfe/minimale Weichzeichnung und leicht rauhe Kanten, ähnlich gut wie fraktale Verfahren, sehr langsam, gut für Vergrößern. Nach Anwendung bei Kringelbildung kann zusätzliches Schärfen evtl. das Bild verbessern.
10. Mitchell
Erreicht gute Schärfe, feine Details, Weichzeichnung ähnlich 6.. Wird nicht so gut mit rauhen Kanten fertig, ist langsam, reduziert Bildgröße, gut für Vergrößern. Kompromiß zwischen 9. und 5., 6., 7.. Auch hier ist oft nachträgliches Schärfen gut.
PS. Für die Suche-Funktion: Bildvergrößerung, Bildverkleinerung, Bildvergrößerungsverfahren, Bildverkleinerungsverfahren
