Aşağı doğru ölçeklendirme kaliteyi düşürür mü?

Photoshop'ta, bir raster % 50 oranında iki kez küçültülmek yerine bir kez% 75 oranında ölçeklendirildiğinde kalite farkı olur mu? Her iki durumda da, son boyut aynı olacaktır: orijinalin% 25'i.

Sormamın nedeni, bazen daha önce ölçeklendirildiğini bildiğim bir görüntüyü ölçeklendirmek istiyorum. Resmin orijinal boyutunda olduğu duruma yüzlerce kez CTRL + Z'den (geri al) nefret ediyorum. Nihai kalite etkilenmezse, görüntüyü hemen orada ölçeklendirmeyi tercih ederim.

Böylece, topluluk wiki var sen bu korkunç, korkunç yazı çözebilirsiniz.

Grrr, LaTeX yok. :) Sanırım elimden gelenin en iyisini yapmam gerekecek.

Tanım:

Biz bir görüntü (PNG veya başka kayıpsız * biçimi) adında var bir boyutu A _x tarafından bir _y . Hedefimiz p =% 50 ölçeklendirmektir .

Resim ("dizi") B , A'nın "doğrudan ölçeklenmiş" bir sürümü olacaktır . Bu olacaktır B _s = 1 adım sayısı.

A = B _{B s} = B ₁

Resim ("dizi") C , A'nın "aşamalı olarak ölçeklenmiş" bir sürümü olacaktır . Bu olacaktır C _s = 2 adım sayısı.

A ≅ C _{C s} = C ₂

Eğlenceli Şeyler:

A = B ₁ = B ₀ × p

C ₁ = C ₀ × p ^{1 ÷ C _s}

A ≅ C ₂ = C ₁ × p ^{1 ÷ C _s}

Bu kesirli güçleri görüyor musun? Raster görüntülerle teorik olarak kaliteyi düşürürler (vektörlerin içindeki rasterler uygulamaya bağlıdır). Ne kadar? Bundan sonra anlayacağız ...

İyi Şeyler:

P ¹ if ^{C _s} ∈ ℤ ise C _e = 0

C _e = C _s eğer p ^{1 ÷ C _s} ∉ ℤ

Burada e , tamsayı yuvarlama hataları nedeniyle maksimum hatayı (en kötü senaryo) temsil eder.

Şimdi, her şey ölçek küçültme algoritmasına (Süper Örnekleme, Bikübik, Lanczos örneklemesi, En Yakın Komşu, vb.) Bağlıdır.

Biz Yakın Komşu (kullanıyorsanız kötü herhangi kalitede şey için algoritma), "gerçek maksimum hatası" ( C _t ) eşit olacaktır C _e . Diğer algoritmalardan herhangi birini kullanırsak, karmaşıklaşır, ancak o kadar da kötü olmaz. (Neden En Yakın Komşu kadar kötü olmayacağına dair teknik bir açıklama yapmak istiyorsanız, size sadece bir tahmin veremem çünkü size bir tahmin veremem. NOT: Hey matematikçiler! Bunu düzeltin!)

Komşunu seviyorum:

Diyelim görüntüler bir "dizi" hale D ile D _x = 100 , D _y = 100 ve D _s = 10 . p hala aynı: p =% 50 .

En Yakın Komşu algoritması (korkunç tanım, biliyorum):

N (I, p) = sadece _{x, y} kendilerinin çarpıldığı mergeXYDuplicates (floorAllImageXYs (I _{x, y} × p), I) ; renk (RGB) değerleri değil! Bunu matematikte gerçekten yapamayacağınızı biliyorum ve bu yüzden kehanetin EFSANEVİ MATEMATİKÇİSİ değilim .

( mergeXYDuplicates () , bulduğu tüm kopyalar için orijinal görüntü I'de yalnızca en altta / en solda x, y "öğeleri" tutar ve gerisini atar.)

Rastgele bir piksel alalım: D _{0 39,23} . Sonra tekrar tekrar D _{n + 1} = N (D _n , p ^{1 ÷ D _s} ) = N (D _n , ~% 93,3) uygulayın .

c _{n + 1} = kat (c _n × ~% 93,3)

c ₁ = kat ((39,23) × ~% 93,3) = kat ((36,3,21,4)) = (36,21)

c ₂ = kat ((36,21) × ~% 93,3) = (33,19)

c ₃ = (30,17)

c ₄ = (27,15)

c ₅ = (25,13)

c ₆ = (23,12)

c ₇ = (21,11)

c ₈ = (19,10)

c ₉ = (17,9)

c ₁₀ = (15,8)

Basit bir ölçeği sadece bir kez yapsaydık, sahip olacağız:

b ₁ = kat ((39,23) ×% 50) = kat ((19.5,11.5)) = (19,11)

B ve c'yi karşılaştıralım :

b ₁ = (19,11)

c ₁₀ = (15,8)

Bu (4,3) piksellik bir hata ! Bunu uç piksellerle (99,99) deneyelim ve hatadaki gerçek boyutu hesaba katalım . Burada yine tüm matematik yapmayacağım, ama olur anlatacağım (46,46) , bir hata (3,3) olması gerektiği kadarıyla, (49,49) .

Bu sonuçları orijinal ile birleştirelim: "gerçek hata" (1,0) . Bunun her pikselde meydana gelip gelmediğini düşünün ... bir fark yaratabilir. Hmm ... Muhtemelen daha iyi bir örnek var. :)

Sonuç:

Resminiz başlangıçta büyük bir boyuttaysa, birden fazla küçültme yapmadıkça gerçekten önemli olmaz (aşağıdaki "Gerçek dünya örneği" bölümüne bakın).

En Yakın Komşu'da artan adım başına (aşağı) maksimum bir piksel daha kötüleşir. On ölçek küçültürseniz, görüntünüzün kalitesi biraz düşer.

Gerçek dünya örneği:

(Daha büyük görünüm için küçük resimlere tıklayın .)

Süper Örnekleme kullanılarak% 1 kademeli olarak küçültülür:

Gördüğünüz gibi, Süper Örnekleme birkaç kez uygulanırsa "bulanıklaştırır". Bir ölçek küçültüyorsanız, bu "iyi" dir. Bu kötü sen aşamalı yapıyoruz eğer.

* Editör bağlı ve format, bu olabilir bunu basit tutmak ve kayıpsız onu arıyorum böylece potansiyel bir fark yaratır.

JoJo kaliteyi soruyor. Yanıtların çoğu , bir tasarımcı, hatta bir fotoğrafçı için önemsiz olan piksel doğruluğu ile ilgilidir.

Kalite, sonucun ne kadar ikna edici ve memnun edici olduğunun bir ölçüsüdür, ne kadar "doğru" değil. Klonlama veya İçerik Duyarlı Dolgu, görüntünün istenmeyen kısımlarını makul piksellerle değiştirir: doğru görünüyorlar, ancak kesinlikle doğru olarak kabul edilemezler.

Photoshop'ta, tek bir çekimde küçültme ile küçültme arasındaki temel pratik fark, çok daha uzun sürmesidir. Saatte şarj ederseniz, elbette bir seferde% 1 gidin. Değilse, tek çekimde küçültün. Daha sonra daha büyük bir sürüm yapmak istemeniz durumunda, görüntüyü önce Akıllı Nesne yapın.

Hangi algoritmayı kullanırsanız kullanın (ve Dawson'un bu algoritmalar hakkındaki yorumu öldü - şaşırtıcılar), küçülme pikselleri atar. Algoritma pikselleri çıkarır ve nasıl doğru görüneceklerini tahmin ederek diğerlerini değiştirir. İyi bir algoritma iyi tahminler yapar; size ikna edici bir sonuç verir, ancak anlamlı bir anlamda doğru değildir . Dürüst olmak gerekirse, doğru - renk dışında! - bir bilim adamı olmadıkça aradığınız şey değildir, bu durumda muhtemelen ilk etapta küçülmezsiniz.

Her zamanki bikubik algoritma kullanılarak küçültülmüş bir görüntü genellikle biraz keskinleştirmeden yararlanır, ancak web için jpeg oluşturuyorsanız, keskinleştirme dosya boyutunu artıracaktır.

Tasarımda doğru kalite , son ürününüz için ihtiyacınız olan kalitedir . Bunun ötesinde her şey işinize değer katar, ancak değer katmaz.

[Düzenle: Koiyu'nun bu soruyu yeniden canlandırmasında genişleme söz konusu olduğundan. Bu konuda bazı yorumlar ekledim.]

Tek bir dev sıçramanın aksine, bir görüntüyü küçük adımlarla yükseltirseniz, biraz daha iyi ("biraz daha az kötü" daha doğru) bir sonuç elde edeceğiniz konusunda bir fikir var. Scott Kelby bu fikri birkaç yıl önce tanıttı ve PS 7'den itibaren doğru olabilir. Bugün doğru olduğuna ikna eden hiçbir şey görmedim. Kendi testlerimde, PS CS2 ve 3'ün etrafında kanıtlanmadı, ancak onlara çok fazla zaman harcadığım söylenmemeli.

Derin testlere zaman ayırmadım çünkü "bozulmuş görüntü kalitesi" ile "biraz daha az bozulmuş görüntü kalitesi" arasındaki küçük farkın pratik bir değeri yoktur: ikisi de kullanılabilir değildir. Kendi işimde basit kuralım "Yükseltme." Tasarım çalışmalarında pratiklik olarak, belirli bir amaç için biraz çok düşük çözünürlüklü bir görüntü her zaman daha iyi kullanılmış gibi görünür - aynı görüntüden "yukarı boyutlu" herhangi bir işlemle "doğru" çözünürlüğe kadar fraktal ve bikubik varyasyonlar da dahil olmak üzere rastlamak.

Genellikle birden fazla ölçeklendirme, tek bir ölçeklendirmeden sonra kaliteyi son boyuta indirir, ancak çoğu zaman fark minimum olacaktır. Özellikle, (2: 1, 2: 1) ve (4: 1) örneğiniz gibi kesin oranlara göre daha küçük ölçeklendirmenin, tek ölçeklendirmeye kıyasla çok küçük bir bozulması olacaktır. Elbette, tüm değişiklikleri en yüksek çözünürlükte yapmak ve sonunda sadece bir kez ölçeklendirmek en iyisidir. Tam ölçeklendirme başlangıçta bilinmediğinde, doğru boyutu bulmak için bir dizi test ölçeği yapılabilir, ardından boyutu not edin, test görüntüsünü atın ve orijinalden bu boyuta tek bir ölçeklendirme yapın.

Bu soru MUHTEŞEM! ... sanırım hepimiz çok teknik hale geliyoruz.

100 x 100 piksel görüntü = toplam 10000 piksel

Görüntüyü küçültmek pikselleri dışarı çeker. Ölçeklendirmek onları ekler. Her iki şekilde de yazılım dosyayı değiştirmek için "eğitimli bir tahmin" alır.

Tek bir küçültme: 90 x 90 (orijinal dosya bilgilerinden 1900 piksel kaldırıldı)

2 Adım azaltma: 95 x 95 (975 piksel kaldırıldı), 90 x 90 (başka bir 925). Burada yakalanacak detay, kaldırılan toplam 1900 pikselin detayıdır - 975 tanesi orijinal bilgilerin bir parçası DEĞİLDİR .

Orijinal görüntü her zaman en iyisidir. Daha az sayıda "nesil" her zaman daha iyi kaliteye eşittir (orijinal kaliteye en yakın).

PROOF (ve @ mutoo'nun yorumuna bir yanıt)

Çok basit ... bir algoritma ... bir dizi insan gözü değil. Burada 3 renk var. % 100 siyah,% 50 siyah ve beyaz (gri tonlamalı görüntü). Nasıl ölçeklendirirsem değiştirelim - görüntü boyutu menüsü, dönüştürme aracı, RGB, CMYK, 100 x 100 piksel, 10 x 10 inç, sonuçlar aynıdır:

Siyah / gri kenar boyunca% 80 siyah bulunur (var olmayan bir renk). Beyaz / gri kenar boyunca% 7 siyah bulunur (mevcut değildir). [burada takma ad argümanına davet değil]

Hepimizin bildiği gibi (insan ve hepsi) mükemmel bir küçültme veya genişleme, Siyah / Gri / Beyaz çizgili bir kutu üretir. Ve hala tek bir yinelemenin (yukarı veya aşağı) çokludan daha iyi bir kopya oluşturduğunu gördüm.

Büyük olasılıkla evet, ancak çoğu durumda farkı fark edemezsiniz.

Edit: Görüyorum ki insanlar benim cevabımı sevmiyor :). Belki de basit olduğu için. IMHO daha az doğru yapmıyor. Şey ... bana yanlış olduğunu kanıtla :).

Edit 2: Cevabımı kısa tutmak istedim ama… :)

S: Photoshop'ta, bir raster% 50 oranında iki kez küçültülmek yerine% 75 oranında küçültüldüğünde kalite farkı olacak mı? Her iki durumda da, son boyut aynı olacaktır: orijinalin% 25'i.

A:

1. "Büyük olasılıkla evet" - muntoo'nun gönderisine bir göz atın. Her enterpolasyon adımının bazı küçük hatalar getirdiğini söylüyor. Yuvarlama veya temsil hatalarıdır ve kalite bozulmasına katkıda bulunabilirler. Basit sonuç: daha fazla adım, daha fazla olası bozulma. Yani "büyük olasılıkla" görüntü her ölçeklendirme adımı sırasında kaliteyi kaybedecektir. Daha fazla adım - daha olası kalite bozulması. Bu nedenle, "büyük olasılıkla" görüntü, bir kereden iki kez ölçeklendirilirse daha düşük olur. Kalite kaybı kesin değildir - örneğin düz renkli bir görüntü alın, ancak herhangi bir tasarımcı benzer görüntüleri ne sıklıkta ölçeklendirir?

2. "ancak çoğu durumda farkı fark edemezsiniz " - yine - muntoo'nun gönderisi. Potansiyel hatalar ne kadar büyük? Onun örneklerinde 2 değil 75 adımda ölçeklendirilmiş görüntüler ve kalite değişiklikleri fark edilir ancak dramatik değildir. 75 adımda! Ps CS4'te görüntü% 25'e ölçeklendiğinde (buna göre bir ve iki adımda ölçeklendirilen bikubik, muntoo örneği) ne olur?

Farkı görebilen var mı? Ama fark orada:

#: gm compare -metric mse one-step.png two-step.png Image Difference (MeanSquaredError):
           Normalized    Absolute
          ============  ==========
     Red: 0.0000033905        0.0
   Green: 0.0000033467        0.0
    Blue: 0.0000033888        0.0
   Total: 0.0000033754        0.0

Ve düzgün işaretlenmişse görülebilir (gm karşılaştır -highlight-renk mor -file diff.png one-step.png two-step.png):

1 ve 2, kısa tutmayı umduğum cevabımı veriyor, çünkü diğerleri oldukça ayrıntılı;).

Bu kadar! :) Kendiniz karar verin.