Tìm hiểu cách kích thước pixel và nội suy có liên quan
Khi bạn tăng kích thước của một hình ảnh kỹ thuật số, một số hình thức nội suy diễn ra và nó có thể ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng của bức ảnh. Điều quan trọng là các nhiếp ảnh gia phải hiểu nội suy là gì và cách cải thiện kết quả của nó.
Nội suy là gì?
Nội suy là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một phương pháp để tăng kích thước pixel trong một hình ảnh . Nó thường được sử dụng để tăng kích thước tổng thể của một hình ảnh.
Việc tăng kích thước của hình ảnh thường không được thông báo vì máy tính cần phải sử dụng nội suy để thêm thông tin mà ban đầu không có. Những ảnh hưởng của điều này có thể khác nhau dựa trên loại nội suy được sử dụng nhưng, nói chung, nó không tốt.
Khi máy tính cố gắng diễn giải thông tin mới cần được thêm vào, hình ảnh có thể bị mờ hoặc có các điểm nhỏ màu hoặc tông màu dường như không phù hợp.
Một số máy ảnh kỹ thuật số (hầu hết các máy ảnh và điện thoại điểm và chụp ) đều sử dụng nội suy để tạo ' zoom kỹ thuật số '. Điều này có nghĩa là máy ảnh có thể phóng to vượt quá phạm vi tối đa cho phép bởi ống kính của máy ảnh (được gọi là zoom quang học). Nếu sử dụng một trong những máy ảnh này, tốt nhất là bạn nên di chuyển đến gần chủ thể hơn là sử dụng zoom số.
Nội suy thường được sử dụng trong phần mềm hình ảnh camera và đây là nơi mà các nhiếp ảnh gia thực sự cần phải hiểu các loại nội suy khác nhau.
Nội suy lân cận gần nhất
Nội suy lân cận gần nhất thường được sử dụng nhất trong máy ảnh khi xem xét và phóng to hình ảnh để xem chi tiết. Nó đơn giản làm cho các pixel lớn hơn và màu của một pixel mới giống với pixel gốc gần nhất.
Nhược điểm: Nó không thích hợp cho việc phóng to hình ảnh để in vì nó có thể tạo ra các jaggies .
Nội suy song tuyến
Nội suy song tuyến lấy thông tin từ một pixel ban đầu, và bốn điểm ảnh chạm vào nó, để quyết định màu của một điểm ảnh mới. Nó tạo ra kết quả khá trơn tru, nhưng nó làm giảm đáng kể chất lượng.
Nhược điểm: Hình ảnh có thể bị mờ.
Nội suy Bicubic
Nội suy Bicubic là phức tạp nhất của nhóm, vì nó lấy thông tin từ pixel ban đầu và 16 pixel xung quanh để tạo màu của một pixel mới.
Tính toán bicubic là cao hơn nhiều so với hai phương pháp khác, và nó có khả năng sản xuất hình ảnh chất lượng in. Nội suy Bicubic cũng cung cấp hai biến thể của "Smoother" và "Sharper" cho kết quả tinh chỉnh.
Nhược điểm: Mặc dù nó là một trong những lựa chọn tốt nhất, nhưng kích thước nhảy quá lớn vẫn có thể làm giảm chất lượng hình ảnh.
Nội suy Fractal
Chủ yếu được sử dụng cho các bản in rất lớn, các mẫu nội suy fractal từ nhiều pixel hơn so với nội suy bicubic. Nó tạo ra các cạnh sắc nét hơn và ít bị mờ hơn nhưng đòi hỏi phần mềm rất cụ thể để chạy nó. Máy in chuyên nghiệp thường sử dụng nội suy fractal.
Nhược điểm: Hầu hết các phần mềm máy tính không có tùy chọn này.