Интерполированное разрешение что это
Разрешение сканера и интерполяция: важные нюансы
Хотите не просто распечатывать качественные снимки, но и получать отличные цифровые копии уже существующих фото? 
В таком случае при выборе МФУ важно хорошо разобраться в характеристиках сканера. Многие не обращают на этот нюанс внимание, но именно он в будущем может стать причиной серьезных разочарований.
Одной из самых важных характеристик сканера, на которую следует обращать внимание при покупке, является оптическое разрешение. От него непосредственно зависит качество получаемых копий, поэтому будьте максимально внимательны.
Измеряется этот показатель в точках на дюйм (dpi). Изучая технические данные устройства, вы можете обратить внимание на то, что в характеристиках сканера используют две цифры, например, 1200х2400 dpi. И здесь есть свои нюансы.
Первая цифра означает разрешение матрицы по ширине листа. 
Вторая – разрешение, которое обеспечивается механизмом перемещения сканера. Обратите внимание: при выборе устройства стоит в первую очередь обращать внимание именно на разрешение матрицы, именно от него будет зависеть качество сканирования. Чем больше будет это значение, тем лучше.
Кстати, при желании вы можете изменить разрешение файлов с помощью интерполяции (для этого потребуются специальные драйвера или программы). В процессе интерполяции в изображение добавляются новые пиксели, за счет чего оно и увеличивается в размере. Однако качество изображения при этом может пострадать, поэтому на самом деле интерполяцией пользуются не слишком часто. С другой же стороны эта функция весьма полезна.
В любом случае с качественным сканером вы сможете получать отличные цифровые копии фото и документов, будьте уверены!
Анатомия цифрового фотоаппарата: сенсоры
Да будет цвет!
Для того чтобы каждому пикселю соответствовал свой основной цвет, над ним помещается фильтр соответствующего цвета. Фотоны, прежде чем попасть на пиксель, сначала проходят через фильтр, который пропускает только волны своего цвета. Света другой длины будет просто поглощаться фильтром. Ученые определили, что любой цвет в спектре можно получить смешением всего нескольких основных цветов. В модели RGB таких цвета три.
Для каждого применения разрабатываются свои массивы цветных фильтров. Но в большинстве сенсоров цифровых камер наиболее популярными являются массивы фильтров цветовой модели Байера (Bayer pattern). Эта технология была изобретена в 70-х компанией Kodak, когда проводились исследования в области пространственного разделения. В этой системе фильтры расположены вперемежку, в шахматном порядке, а количество зеленых фильтров в два раза больше, чем красных или синих. Порядок расположения таков, что красные и синие фильтры расположены между зелеными.
Посчитаем?
Размер файла изображения зависит от количества пикселей (разрешения). Чем больше пикселей, тем больше файл. Например, изображение сенсоров стандарта VGA (640х480 или 307200 активных пикселей) будет занимать в несжатом виде около 900 килобайт. (307200 пикселей по 3 байта (R-G-B) = 921600 байт, что примерно равно 900 килобайтам) Изображение 16 MP сенсора будет занимать около 48 мегабайт.
В общее число пикселей входят все пиксели, физически существующие в сенсоре. Но активными считаются только те, которые участвуют в получении изображения. Около пяти процентов всех пикселей не будут участвовать в получении изображения. Это либо дефектные пиксели, либо пиксели, использующиеся камерой по другому назначению. Например, могут существовать маски для определения уровня темнового тока или для определения формата кадра.
Интерполяция разрешения
Теперь, когда мы ознакомились с принципами работы сенсоров, знаем, как получается изображение, давайте заглянем несколько глубже и затронем более сложные ситуации, возникающие при цифровой фотографии.
ИНТЕРПОЛЯЦИЯ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
Интерполяция изображений происходит во всех цифровых фотографиях на определённом этапе, будь то дематризация или масштабирование. Она происходит всякий раз, когда вы изменяете размер или развёртку изображения из одной сетки пикселей в другую. Изменение размера изображения необходимо,когда вам нужно увеличить или уменьшить число пикселей, тогда как изменение положения может происходить в самых различных случаях: исправление искажений объектива, смена перспективы или поворот изображения.
Даже если изменению размера или развёртки подвергается одно и то же изображение, результаты могут значительно отличаться в зависимости от алгоритма интерполяции. Поскольку любая интерполяция является всего лишь приближением, изображение будет несколько терять в качестве всякий раз, когда подвергается интерполяции. Данная глава призвана обеспечить лучшее понимание того, что оказывает влияние на результат, — и тем самым помочь вам минимизировать любые потери качества изображения, вызванные интерполяцией.
Концепция
Суть интерполяции заключается в использовании имеющихся данных для получения ожидаемых значений в неизвестных точках. Например, если вам захотелось знать, какова была температура в полдень, но измеряли её в 11 и в час, можно предположить её значение, применив линейную интерполяцию:
Если бы у вас имелось дополнительное измерение в половине двенадцатого, вы могли бы заметить, что до полудня температура росла быстрее, и использовать это дополнительное измерение для квадратической интерполяции:
Чем больше измерений температуры вы будете иметь около полудня,тем более комплексным (и ожидаемо более точным) может быть ваш алгоритм интерполяции.
Пример изменения размера изображения
Интерполяция изображений работает в двух измерениях и пытается достичь наилучшего приближения в цвете и яркости пикселя, основываясь на значениях окружающих пикселей. Следующий пример иллюстрирует работу масштабирования:
оригинал до после без интерполяции
В отличие от колебаний температуры воздуха и вышеприведенного идеального градиента, значения пикселей могут меняться намного более резко от точки к точке. Как и в примере с температурой, чем больше вы знаете об окружающих пикселях, тем лучше сработает интерполяция. Вот почему результаты быстро ухудшаются по мере растягивания изображения, а кроме того, интерполяция никогда не сможет добавить изображению детальности, которой в нём нет.
Пример вращения изображения
Интерполяция происходит также каждый раз, когда вы поворачиваете или изменяете перспективу изображения. Предыдущий пример был обманчив, поскольку это частный случай, в котором интерполяторы обычно работают неплохо. Следующий пример показывает, как быстро может быть потеряна детальность изображения:
оригинал поворот на 45 поворот на 90 (без потерь) 2 поворота на 45° 6 поворотов на 15°
Поворот на 90° не вносит потерь, поскольку ни один пиксель не требуется поместить на границу между двумя (и как следствие разделить). Заметьте, как большая часть деталей теряется при первом же повороте, и как качество продолжает падать при последующих. Это означает, что следует избегать вращений, насколько возможно; если неровно выставленный кадр требует поворота, не следует вращать его более одного раза.
Вышеприведенные результаты используют так называемый «бикубический» алгоритм и показывают существенное ухудшение качества. Обратите внимание, как снижается общий контраст в связи со снижением интенсивности цвета, как вокруг светло-синего возникают тёмные гало. Результаты могут быть значительно лучше в зависимости от алгоритма интерполяции и изображаемого предмета.
Типы алгоритмов интерполяции
Общепринятые алгоритмы интерполяции можно поделить на две категории: адаптивные и неадаптивные. Адаптивные методы изменяются в зависимости от предмета интерполяции (резкие границы, гладкая текстура), тогда как неадаптивные методы обрабатывают все пиксели одинаково.
Неадаптивные алгоритмы включают: метод ближайшего соседа, билинейный, бикубический, сплайны, функция кардинального синуса (sinc), метод Ла́нцоша и другие. В зависимости от сложности, они используют от 0 до 256 (или более) смежных пикселей для интерполяции. Чем более смежных пикселей они включают, тем более точными могут оказаться, но это достигается за счёт значительного прироста времени обработки. Эти алгоритмы могут использоваться как для развёртки, так и для масштабирования изображения.
Адаптивные алгоритмы включают в себя многие коммерческие алгоритмы в лицензированных программах, таких как Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals и другие. Многие из них применяют различные версии своих алгоритмов (на основе попиксельного анализа), когда обнаруживают наличие границы — с целью минимизировать неприглядные дефекты интерполяции в местах, где они наиболее видны. Эти алгоритмы в первую очередь разработаны для максимизации бездефектной детальности увеличенных изображений, так что некоторые из них для вращения или изменения перспективы изображения непригодны.
Метод ближайшего соседа
Это наиболее базовый из всех алгоритмов интерполяции, который требует наименьшего времени обработки, поскольку учитывает только один пиксель — ближайший к точке интерполяции. В результате каждый пиксель просто становится больше.
Билинейная интерполяция
Билинейная интерполяция рассматривает квадрат 2×2 известных пикселя, окружающих неизвестный. В качестве интерполированного значения используется взвешенное усреднение этих четырёх пикселей. В результате изображения выглядят значительно более гладко, чем результат работы метода ближайшего соседа.
Диаграмма слева относится к случаю, когда все известные пиксели равны, так что интерполированное значение просто является их суммой, поделенной на 4.
Бикубическая интерполяция
Бикубическая интерполяция идёт на один шаг дальше билинейной, рассматривая массив из 4×4 окружающих пикселей — всего 16. Поскольку они находятся на разных расстояниях от неизвестногопикселя, ближайшие пиксели получают при расчёте больший вес. Бикубическая интерполяция производит значительно более резкие изображения, чем предыдущие два метода, и возможно, является оптимальной по соотношению времени обработки и качества на выходе. По этой причине она стала стандартной для многих программ редактирования изображений (включая Adobe Photoshop), драйверов принтеров и встроенной интерполяции камер.
Интерполяция высшего порядка: сплайны и sinc
Есть много других интерполяторов, которые принимают во внимание больше окружающих пикселей и таким образом требуют более интенсивных вычислений. Эти алгоритмы включают в себя сплайны и кардинальный синус (sinc), и они сохраняют большинство информации об изображении после интерполяции. Как следствие, они являются исключительно полезными, когда изображение требует нескольких поворотов или изменений перспективы за отдельные шаги. Однако, для однократных увеличений или поворотов такие алгоритмы высшего порядка дают незначительное визуальное улучшение при существенном увеличении времени обработки. Более того, в некоторых случаях алгоритм кардинального синуса на гладком участке отрабатывает хуже, чем бикубическая интерполяция.
Наблюдаемые дефекты интерполяции
Все неадаптивные интерполяторы пытаются подобрать оптимальный баланс между тремя нежелательными дефектами: граничными гало, размытием и ступенчатостью.
оригинал ступенчатость размытие гало
Даже наиболее развитые неадаптивные интерполяторы всегда вынуждены увеличивать или уменьшать один из вышеприведенных дефектов за счёт двух других — как следствие, как минимум один из них будет заметен. Заметьте, насколько граничное гало похоже надефект, порождаемый повышением резкости с помощью нерезкой маски, и как оно повышает кажущуюся резкость посредством усиления чёткости.
Адаптивные интерполяторы могут создавать или не создавать вышеописанные дефекты, но они тоже могут породить несвойственные исходному изображению текстуры или одиночные пиксели на крупных масштабах:
Материал с малоразмерной текстурой Участок при увеличении 220%
С другой стороны, некоторые «дефекты» адаптивных интерполяторов тоже могут рассматриваться как преимущества. Поскольку глаз ожидает увидеть в областях с мелкой текстурой, таких как листва, детали вплоть до мельчайших подробностей, подобные рисунки могут обмануть глаз на расстоянии (для определённых видов материала).
Сглаживание
Сглаживание или анти-алиасинг является процессом, который пытается минимизировать появление ступенчатых или зубчатых диагональных границ, которые придают тексту или изображениям грубый цифровой вид:
300% 
Сглаживание удаляет эти ступеньки и создаёт впечатление более мягких границ и высокого разрешения. Оно принимает во внимание, насколько идеальная граница перекрывает смежные пиксели. Ступенчатая граница просто округлена вверх или вниз без промежуточного значения, тогда как сглаженная граница выдаёт значение, пропорциональное тому, насколько много от границы попало в каждый пиксель:
Важным соображением при увеличении изображений является предотвращение чрезмерной ступенчатости в результате интерполяции. Многие адаптивные интерполяторы определяют наличие границ и корректируются с целью минимизировать ступенчатость, сохранив при этом резкость границы. Поскольку сглаженная граница содержит информацию о своём положении при более высоком разрешении, вполне возможно, мощный адаптивный (определяющий границы) интерполятор сможет хотя бы частично реконструировать границу при увеличении.
Оптический и цифровой зум
Многие компактные цифровые камеры могут осуществлять как оптическое, так и цифровое увеличение (зум). Оптический зум осуществляется движением вариобъектива, так чтобы свет усиливался до попадания на цифровой сенсор. На контрасте, цифровой зум понижает качество, поскольку осуществляет простую интерполяцию изображения — уже после получения его сенсором.
Оптический зум (х10) Цифровой зум (х10)
Даже несмотря на то, что фото с использованием цифрового зума содержит то же число пикселей, его детальность отчётливо меньше, чем при использовании оптического зума.Цифровой зум следует практически полностью исключить, за вычетом случаев, когда он помогает отобразить удалённый объект на ЖК-экране вашей камеры. С другой стороны, если вы обычно снимаете в JPEG и хотите впоследствии обрезать и увеличить снимок, цифровой зум имеет преимущество в том, что его интерполяция осуществляется до внесения дефектов компрессии. Если вы обнаруживаете, что цифровой зум вам нужен слишком часто, купите телеконвертор, а ещё лучше объектив с большим фокусным расстоянием.
Что такое интерполированные 4K в видеосъёмке? Чем отличается от обычного 4K?
1. Простыми словами, интерполированное = изговняное.
2. Отличается меньшим битрейтом и, соответственно, худшей детализацией.
Камера снимает в меньшем разрешении, а потом растягивает картинку до 4K.
Это примерно то же самое, что взять литр пива и долить в него литр воды, чтобы стало два литра.
Человеческого зрения недостаточно, чтобы отличить настоящее видео 4K от картинки, которую получили из изображения HDTV с помощью интерполяции. Такие выводы можно сделать из результатов российского исследования, проведённого холдингом «Ромир».
Результаты показывают, что по большинству показателей (качество, чёткость, реалистичность и контрастность) зрители абсолютно одинаково оценивают нативное видео 4K и результат интерполяции, а по двум показателям (насыщенность и яркость) у «подделки» результат даже выше, чем у реального 4K.
В рамках исследования «Ромир» интервьюировал 300 россиян для сравнения форматов 4K native и 4К upscaled. Опрошенным показывали на телеэкране фрагменты двух видеороликов и спрашивали о восприятии различных параметров видео.
Это интересные результаты, учитывая те усилия, которые вкладывают производители в продвижение телевизоров 4K. У разных брендов на модели 4К сейчас приходится от 50% до 70% продаж. Более того, на выставках сейчас показывают телевизоры с разрешением 8К, хотя контента для них пока практически нет: ни фильмов, ни телеканалов.
Интерполированное разрешение
С другой стороны, максимальное интерполированное разрешение устройства представляет кажущийся объем информации, который сканер может вводить с помощью алгоритмов, реализуемых процессором и/или программным обеспечением. Алгоритмы интерполяции не добавляют новых деталей в изображение; они просто усредняют значения цвета или градаций серого в смежных пикселах и вставляют между ними новый пиксел. Интерполированное разрешение часто в два или более раз выше, чем оптическое.
Остерегайтесь маркетинговых уловок – там, где важно качество, имеет значение только оптическое разрешение. Интерполяция добавляет “псевдоинформацию”, которая может быть приемлема для дешевых публикаций или компаний с ограниченными средствами, но никогда не будет работать в цветных изображениях большого формата, где жизненно важны детальная структура и широкий тоновый диапазон. Интерполяция также приводит к “смягчению” изображения и необходимости более серьезного увеличения контраста на границах между областями. Если Вы часто сканируете для высококачественной печати, то лишь выиграете, вложив дополнительные деньги в сканер с более высоким оптическим разрешением.
Разрядность битового представления, глубина цвета
С ростом разрядности битового представления увеличивается и количество деталей изображения, которые может вводить сканирующее устройство, по крайней мере, теоретически. 24-битный “истинный” цвет формата RGB стал стандартом для сканирования и редактирования изображений частично потому, что магическое число 256 соответствует максимальному числу градаций яркости на цветовой канал, который может воспроизводить PostScript, – цифровой издательский стандарт для печати.
Барабанные сканеры
Из всех возможных сфер применения сканированных изображений – печати, презентаций, мультимедиа, деловых коммуникаций, видео – самые серьезные требования, по общему признанию, предъявляются к работе с цветными иллюстрациями для печати. Особенно это справедливо для фирм, занимающихся допечатной подготовкой цветных иллюстраций, дорогостоящей профессиональной рекламы, издателей ежегодных отчетов типа “500 баловней судьбы”, высококачественных книг по искусству и глянцевых журналов. Для профессионалов в этой области важен быстрый производственный цикл, сканирование большого объема изображений и жесткий контроль качества. В этом секторе рынка стандарт качества всегда определяли сканеры с вращающимся барабаном. Однако до самого последнего времени сам характер этой технологии, большие габариты оборудования, а также высокая квалификация персонала и пугающая цена (200000 долларов и выше, не считая эксплуатационных расходов) приводили к тому, что преимущества барабанных сканеров были доступны лишь обладателям самых тугих кошельков. Другие профессионалы издательского дела могли получать дорогие сканированные изображения с этих чудесных машин, только посылая оригиналы в специализированные цветоделительные фирмы.
Демократические веяния проникли в отрасль высококачественного сканирования пару лет назад с появлением “мини-барабанных” сканеров – сканеров с вращающимся барабаном, размеры которых уменьшились настолько, что эти устройства размещаются на рабочем столе. Они соединяются с компьютерами типа Macintosh, PC, работающими под Windows, или рабочими станциями, использующими UNIX. Эти устройства с открытой платформой во многом сохранили высокую производительность и все качество воспроизведения изображения их старших кузенов – больших барабанных сканеров, но стоят в несколько раз дешевле. Небольшие сервисные бюро, корпоративный маркетинг, реклама, профессионалы издательского дела и издатели журналов со средним бюджетом теперь могут приобщиться к “барабанному” качеству сканирования, даже если не всякий соглашается, что барабанные сканеры по своей природе лучше планшетных.
Планшетные сканеры
Планшетные сканеры – это рабочие лошадки в промышленности и наиболее популярный тип устройств ввода изображения. И не без причин: они доступны и просты в использовании, могут обрабатывать оригиналы различных размеров и обеспечивают приемлемое качество изображения для широкого диапазона приложений – издательского дела, мультимедиа и OCR.
Еще три-четыре года тому назад профессионалы цветной печати поглядывали свысока на непритязательный планшетный сканер, считая, что с его помощью можно получать изображения только для компоновки издания. Для печати они должны заменяться высококачественными изображениями с более высоким разрешением, сканированными помощью барабанного сканера в сервисном бюро или агентстве по допечатной подготовке цветных иллюстраций. Однако с тех пор планшетные сканеры стали более универсальными – сегодня они имеют более высокое оптическое разрешение, большую глубину цвета в битах, более широкий динамический диапазон и лучше поддерживают различные типы оригиналов. Из анализа цены и эффективности следует, что целесообразно разделить класс планшетных сканеров на подклассы сравнительно простых, промежуточных и высококачественных инструментов, а не сравнивать в целом планшетные сканеры с другими типами устройств для ввода изображений.
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим.
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций.
Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.