INTERPOLACIÓN DE IMAGEN DIGITAL

La interpolación de imágenes se produce en todas las fotografías digitales en algún momento, ya sea en la demostración de Bayer o en la ampliación de fotografías. Ocurre cada vez que cambia el tamaño o reasigna (distorsiona) su imagen de una cuadrícula de píxeles a otra. El cambio de tamaño de la imagen es necesario cuando necesita aumentar o disminuir la cantidad total de píxeles, mientras que la reasignación puede ocurrir en una variedad más amplia de escenarios:corrección de la distorsión de la lente, cambio de perspectiva y rotación de una imagen.

Incluso si se realiza el mismo cambio de tamaño o reasignación de imagen, los resultados pueden variar significativamente según el algoritmo de interpolación. Es solo una aproximación, por lo que una imagen siempre perderá algo de calidad cada vez que se realice la interpolación. Este tutorial tiene como objetivo proporcionar una mejor comprensión de cómo pueden variar los resultados, ayudándole a minimizar cualquier pérdida de calidad de imagen inducida por la interpolación.

CONCEPTO

La interpolación funciona mediante el uso de datos conocidos para estimar valores en puntos desconocidos. Por ejemplo:si quisiera saber la temperatura al mediodía, pero solo la midió a las 11 a. m. y a la 1 p. m., podría estimar su valor realizando una interpolación lineal:

Si tuviera una medición adicional a las 11:30 a. m., podría ver que la mayor parte del aumento de temperatura ocurrió antes del mediodía y podría usar este punto de datos adicional para realizar una interpolación cuadrática:

Cuantas más mediciones de temperatura tenga cerca del mediodía, más sofisticado (y con suerte más preciso) puede ser su algoritmo de interpolación.

EJEMPLO DE CAMBIO DE TAMAÑO DE IMAGEN

La interpolación de imágenes funciona en dos direcciones e intenta lograr la mejor aproximación del color y la intensidad de un píxel en función de los valores de los píxeles circundantes. El siguiente ejemplo ilustra cómo funciona el cambio de tamaño/ampliación:

Ampliar 183%

→

A diferencia de las fluctuaciones de la temperatura del aire y el gradiente ideal anterior, los valores de los píxeles pueden cambiar mucho más abruptamente de un lugar a otro. Al igual que con el ejemplo de la temperatura, cuanto más sepa sobre los píxeles circundantes, mejor será la interpolación. Por lo tanto, los resultados se deterioran rápidamente cuanto más estira una imagen, y la interpolación nunca puede agregar detalles a su imagen que no estén ya presentes.

EJEMPLO DE ROTACIÓN DE IMAGEN

La interpolación también ocurre cada vez que gira o distorsiona una imagen. El ejemplo anterior era engañoso porque es uno en el que los interpoladores son particularmente buenos. El siguiente ejemplo muestra cómo los detalles de la imagen se pueden perder con bastante rapidez:

Original
Rotación

→ Rotación de 45°
rotación de 90°
(sin pérdidas) 2 X 45°
Rotaciones 6 X 15°
Rotaciones

La rotación de 90° no tiene pérdidas porque ningún píxel tiene que ser reposicionado en el borde entre dos píxeles (y por lo tanto dividido). Observe cómo la mayor parte del detalle se pierde solo en la primera rotación, aunque la imagen continúa deteriorándose con rotaciones sucesivas. Por lo tanto, se debe evitar rotar las fotos cuando sea posible; si una foto sin nivelar lo requiere, no gire más de una vez.

Los resultados anteriores utilizan lo que se denomina un algoritmo "bicúbico" y muestran un deterioro significativo. Tenga en cuenta la disminución general en el contraste evidente por el color que se vuelve menos intenso y cómo se crean halos oscuros alrededor del azul claro. Los resultados anteriores podrían mejorarse significativamente, según el algoritmo de interpolación y el tema.

TIPOS DE ALGORITMOS DE INTERPOLACIÓN

Los algoritmos de interpolación comunes se pueden agrupar en dos categorías:adaptativos y no adaptativos. Los métodos adaptables cambian según lo que estén interpolando (bordes afilados frente a textura suave), mientras que los métodos no adaptables tratan todos los píxeles por igual.

Algoritmos no adaptativos incluyen:vecino más cercano, bilineal, bicúbico, spline, sinc, lanczos y otros. Según su complejidad, utilizan entre 0 y 256 (o más) píxeles adyacentes al interpolar. Cuantos más píxeles adyacentes incluyan, más precisos pueden volverse, pero esto se produce a expensas de un tiempo de procesamiento mucho más largo. Estos algoritmos se pueden usar tanto para distorsionar como para cambiar el tamaño de una foto.

Original Ampliado 250%

Algoritmos adaptativos incluyen muchos algoritmos propietarios en software con licencia como:Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals y otros. Muchos de estos aplican una versión diferente de su algoritmo (píxel por píxel) cuando detectan la presencia de un borde, con el objetivo de minimizar los artefactos de interpolación antiestéticos en las regiones donde son más evidentes. Estos algoritmos están diseñados principalmente para maximizar los detalles sin artefactos en fotos ampliadas, por lo que algunos no se pueden usar para distorsionar o rotar una imagen.

INTERPOLACIÓN DEL VECINO MÁS PRÓXIMO

El vecino más cercano es el más básico y requiere el menor tiempo de procesamiento de todos los algoritmos de interpolación porque solo considera un píxel, el más cercano al punto interpolado. Esto tiene el efecto de simplemente agrandar cada píxel.

INTERPOLACIÓN BILINEAL

La interpolación bilineal considera la vecindad 2x2 más cercana de los valores de píxel conocidos que rodean al píxel desconocido. Luego toma un promedio ponderado de estos 4 píxeles para llegar a su valor interpolado final. Esto da como resultado imágenes mucho más suaves que las del vecino más cercano.

El diagrama de la izquierda es para un caso en el que todas las distancias de píxeles conocidas son iguales, por lo que el valor interpolado es simplemente su suma dividida por cuatro.

INTERPOLACIÓN BÍCUBICA

Bicubic va un paso más allá de lo bilineal al considerar el vecindario 4x4 más cercano de píxeles conocidos, para un total de 16 píxeles. Dado que estos se encuentran a varias distancias del píxel desconocido, los píxeles más cercanos reciben una mayor ponderación en el cálculo. Bicubic produce imágenes notablemente más nítidas que los dos métodos anteriores y es quizás la combinación ideal de tiempo de procesamiento y calidad de salida. Por esta razón, es un estándar en muchos programas de edición de imágenes (incluido Adobe Photoshop), controladores de impresora e interpolación en la cámara.

INTERPOLACIÓN DE ORDEN SUPERIOR:SPLINE Y SINC

Hay muchos otros interpoladores que tienen en cuenta más píxeles circundantes y, por lo tanto, también son mucho más intensivos desde el punto de vista computacional. Estos algoritmos incluyen spline y sinc, y retienen la mayor parte de la información de la imagen después de una interpolación. Por lo tanto, son extremadamente útiles cuando la imagen requiere múltiples rotaciones/distorsiones en pasos separados. Sin embargo, para ampliaciones o rotaciones de un solo paso, estos algoritmos de orden superior proporcionan una mejora visual decreciente a medida que aumenta el tiempo de procesamiento.

ARTEFACTOS DE INTERPOLACIÓN A TENER EN CUENTA

Todos los interpoladores no adaptativos intentan encontrar un equilibrio óptimo entre tres artefactos indeseables:halos de borde, desenfoque y aliasing.

Original Ampliado
400%

→ Alias Desenfoque Edge Halo

Incluso los interpoladores no adaptativos más avanzados siempre tienen que aumentar o disminuir uno de los artefactos anteriores a expensas de los otros dos; por lo tanto, al menos uno será visible. Observe también cómo el halo del borde es similar al artefacto producido por el exceso de nitidez con una máscara de desenfoque, y mejora la apariencia de la nitidez al aumentar la agudeza.

Los interpoladores adaptativos pueden o no producir los artefactos anteriores, sin embargo, también pueden inducir texturas que no son imágenes o píxeles extraños a pequeña escala:

Original Ampliado
220%

→ Interpolación adaptativa

Por otro lado, algunos de estos "artefactos" de los interpoladores adaptativos también pueden verse como beneficios. Dado que el ojo espera ver detalles hasta las escalas más pequeñas en áreas de textura fina como el follaje, se ha argumentado que estos patrones engañan al ojo desde la distancia (para algunos temas).

ANTI-ALIASING

El suavizado es un proceso que intenta minimizar la apariencia de los bordes diagonales irregulares o con alias, denominados "dentados". Estos le dan al texto o a las imágenes una apariencia digital tosca:

Ampliada 300 %
(Con alias)

Ampliada 300%
(Sin aliasing)

El suavizado elimina estas irregularidades y da la apariencia de bordes más suaves y una resolución más alta. Funciona teniendo en cuenta cuánto se superpone un borde ideal a los píxeles adyacentes. El borde con alias simplemente se redondea hacia arriba o hacia abajo sin un valor intermedio, mientras que el borde con suavizado proporciona un valor proporcional a la cantidad de borde que había dentro de cada píxel:

Diagonal perfecta

Seleccione:

Alias

Suavizado

Remuestreado a baja resolución

Un obstáculo importante al ampliar una imagen es evitar que el interpolador induzca o exacerbe el aliasing. Muchos interpoladores adaptativos detectan la presencia de bordes y se ajustan para minimizar el alias mientras conservan la nitidez de los bordes. Dado que un borde suavizado contiene información sobre la ubicación de ese borde en resoluciones más altas, también es concebible que un potente interpolador adaptativo (detección de bordes) pueda reconstruir, al menos parcialmente, este borde al ampliarlo.

NOTA SOBRE EL ZOOM ÓPTICO VS. DIGITAL

Muchas cámaras digitales compactas pueden realizar un zoom tanto óptico como digital. Una cámara realiza un zoom óptico moviendo la lente del zoom para que aumente la ampliación de la luz incluso antes de que llegue al sensor digital. Por el contrario, un zoom digital degrada la calidad simplemente interpolando la imagen, después de haberla adquirido en el sensor.

Zoom óptico 10X Zoom digital 10X

Aunque la foto con zoom digital contiene el mismo número de píxeles, el detalle es mucho menor que con zoom óptico. El zoom digital debe evitarse casi por completo , a menos que ayude a visualizar un objeto distante en la pantalla de vista previa LCD de su cámara. Alternativamente, si dispara regularmente en JPEG y planea recortar y ampliar la foto después, el zoom digital al menos tiene la ventaja de realizar la interpolación antes de que se produzcan artefactos de compresión. Si descubre que necesita el zoom digital con demasiada frecuencia, compre un teleconvertidor adicional, o mejor aún:una lente con una distancia focal más larga.

Para obtener más información, visite tutoriales más específicos sobre:
Ampliación de fotografías digitales
Redimensionamiento de imágenes para la Web y el correo electrónico