Цифрове масштабування є функцією майже кожної цифрової камери та смартфона, що дозволяє користувачам збільшувати об’єкт своїх фотографій. Однак, на відміну від оптичного масштабування, яке використовує лінзи для фізичного збільшення зображення, цифрове масштабування покладається на алгоритми збільшення та покращення існуючих пікселів. Розуміння науки, що лежить в основі алгоритмів цифрового масштабування, відкриває компроміси між зручністю та якістю зображення, а також різні методи, які використовуються для мінімізації неминучої пікселізації та розмиття.
Основи цифрового масштабування
За своєю суттю, цифрове масштабування передбачає взяття меншої частини датчика зображення та збільшення його для заповнення дисплея. Цей процес за своєю суттю зменшує кількість захоплених деталей, оскільки нова інформація не додається; існуючі пікселі просто збільшуються.
Процес складається з ряду кроків. Спочатку камера обрізає центральну частину зображення. Далі обрізана область масштабується до вихідного розміру зображення. Нарешті, камера відображає або зберігає збільшене зображення.
Основним завданням є підтримка прийнятної якості зображення під час процесу масштабування, що призводить до використання різних методів інтерполяції.
Методи інтерполяції: заповнення пропусків
Інтерполяція є ключем до цифрового масштабування. Це процес оцінки значень нових пікселів на основі значень сусідніх пікселів. Різні методи інтерполяції пропонують різні рівні складності та якості зображення.
Мета — створити візуально привабливе збільшене зображення без надмірного розмиття чи артефактів. Зазвичай використовується кілька методів інтерполяції:
- Інтерполяція найближчого сусіда: це найпростіший метод, коли кожному новому пікселю присвоюється значення його найближчого сусіда. Це швидко, але може призвести до блокового, піксельного вигляду.
- Білінійна інтерполяція: цей метод обчислює нове значення пікселів на основі середньозваженого значення чотирьох найближчих сусідів. Він дає більш плавні результати, ніж найближчий сусід, але все ще може створити деяке розмиття.
- Бікубічна інтерполяція: це більш складний метод, який розглядає 16 найближчих сусідів і використовує кубічний поліном для оцінки нового значення пікселя. Він пропонує кращий баланс між різкістю та плавністю, але потребує більше обчислень.
- Повторна дискретизація Lanczos: ця розширена техніка використовує функцію sinc для інтерполяції значень пікселів, враховуючи більшу кількість сусідніх пікселів, ніж бікубічна інтерполяція. Він може давати чіткіші результати з меншою кількістю артефактів, але вимагає значної потужності процесора.
Вибір методу інтерполяції залежить від доступної потужності обробки та бажаної якості зображення. Простіші методи часто використовуються в програмах реального часу, як-от живе відео, тоді як більш складні методи використовуються під час захоплення нерухомих зображень.
Обмеження цифрового масштабування
Незважаючи на прогрес у техніці інтерполяції, цифрове масштабування має свої обмеження. Оскільки воно не фіксує нову інформацію, збільшене зображення завжди матиме менше деталей, ніж вихідне зображення. Рівень втрати деталізації прямо пропорційний коефіцієнту збільшення.
Кілька факторів впливають на обмеження:
- Піксельація: коли зображення збільшується, окремі пікселі стають більш помітними, що призводить до блокового вигляду. Це особливо помітно з простими методами інтерполяції, такими як найближчий сусід.
- Розмиття: для зменшення пікселізації методи інтерполяції часто вводять розмиття, яке може пом’якшити дрібні деталі та зробити зображення менш різким.
- Артефакти: Деякі методи інтерполяції можуть вводити небажані артефакти, такі як дзвін або псевдонім, що може ще більше погіршити якість зображення.
- Посилення шуму: цифрове масштабування може посилити шум на вихідному зображенні, роблячи його більш помітним у збільшеній версії.
Ці обмеження підкреслюють фундаментальну різницю між цифровим і оптичним масштабуванням. Оптичне масштабування фізично збільшує зображення, захоплюючи більше деталей, тоді як цифрове масштабування просто збільшує наявні пікселі, що призводить до втрати інформації.
Техніка надвисокої роздільної здатності та комп’ютерна фотографія
Щоб подолати обмеження традиційного цифрового масштабування, дослідники досліджують методи надвисокої роздільної здатності. Ці алгоритми спрямовані на створення зображення з вищою роздільною здатністю із серії зображень із нижчою роздільною здатністю.
Комп’ютерна фотографія відіграє вирішальну роль у цих методах. Захоплюючи кілька зображень із невеликими варіаціями точки огляду, алгоритми надвисокої роздільної здатності можуть реконструювати більш детальне зображення, ніж це було б можливо з одним зображенням.
Процес зазвичай включає:
- Вирівнювання зображення: вирівнювання кількох зображень для компенсації невеликих зсувів і поворотів.
- Субпіксельна реєстрація: точна реєстрація зображень на субпіксельному рівні для отримання максимальної кількості інформації.
- Fusion: об’єднання інформації з кількох зображень для створення зображення з вищою роздільною здатністю.
- Деконволюція: зменшення розмиття та артефактів, створених об’єктивом камери та датчиком зображення.
Методи надвисокої роздільної здатності потребують інтенсивних обчислень, але можуть значно покращити якість зображень із цифровим масштабуванням. Вони стають все більш поширеними у смартфонах та інших цифрових камерах.
Майбутнє цифрового масштабування
Майбутнє цифрового масштабування — за досягненнями в обчислювальній фотографії та штучному інтелекті. У міру того, як потужність обробки зростає, а алгоритми стають все складнішими, цифрове масштабування продовжуватиме вдосконалюватися.
Ось деякі можливі майбутні розробки:
- Надзвичайна роздільна здатність на основі штучного інтелекту: використання штучного інтелекту для вивчення великих наборів даних зображень і розробки ефективніших алгоритмів надвищої роздільної здатності.
- Multi-frame Fusion: захоплення та поєднання більшої кількості кадрів для створення зображень ще вищої роздільної здатності зі зниженим шумом і артефактами.
- Покращення зображення в режимі реального часу: застосування передових технологій обробки зображення в режимі реального часу для покращення якості потокового відео в реальному часі.
- Інтеграція з оптичним масштабуванням: поєднання цифрового та оптичного масштабування для досягнення ширшого діапазону збільшення з мінімальною втратою якості зображення.
Хоча цифрове масштабування, швидше за все, ніколи повністю не замінить оптичний зум, поточні дослідження та розробки розширюють межі можливого, роблячи його все більш цінним інструментом для зйомки та обміну зображеннями.
