Интерполяция – что это?
Что такое интерполяция простыми словами
Пожалуй, сегодня мы не сможем найти смартфон, даже в самой бюджетной ценовой категории, который оказался бы лишенным встроенной камеры. Современные технологии позволяют получать сверхточные снимки просто космического разрешения.
Интерполяция – с точки зрения математической науки, это высокотехнологичный способ увеличения полученных фотографий, используя особые алгоритмы. Говоря конкретнее, это поиск промежуточных числовых значений, осуществляемый по ряду дискретных параметров. По этому же принципу, работают многие специализированные программы для обработки изображений и графики, вроде Adobe Photoshop.
К счастью, современные телефоны в большинстве обладают очень быстрыми процессорами, позволяющими пользователю не замечать того, как софт его гаджета обрабатывает свежий снимок.
В какой-то степени, это процесс можно сравнить с работой линз лупы. Функционал нашего телефона не позволяет улучшить такие параметры снимка, как четкость или резкость. Однако имеющиеся возможности позволяют увеличить изображение до нужных нам размеров.
Как правило, пределом получаемого изображения является заявление производителя о матрице встроенной камеры: «8, 13, 16, 20 мп. и т.д». В данном случае, эта цифра говорит именно о способностях программного обеспечения девайса интерполировать картинку имеющую изначально низкое разрешение.
Виды
Самым базовым и распространенным видом интерполирования является так называемый «метод ближайшего соседа». Данный метод входит в группу самых простейших алгоритмов. Суть метода заключается в умножении на 2 каждого пикселя изображения, осуществляемого в ходе специальных математических расчетов и алгоритмов.
Данный метод не требователен к ресурсам гаджета, и не требует от графического процессора телефона особых вычислительных мощностей.
Следующим методом является билинейная интерполяция. Здесь, камерой фиксируется четыре точки в пространстве, на основании которых в дальнейшем будет рассчитываться положение каждого пикселя изображения.
В итоге получается усреднение ряда параметров 4 пикселей, окружающих каждую точку изображения. С помощью данного метода можно сгладить различные переходы цвета, переходы между границами объекта. Такие изображения, по своему качеству значительно превосходят многие картинки, полученные с помощью первого метода.
Одним из самых сложных методов интерполяции считается бикубический метод здесь, значение каждого искомого пикселя определяется по шестнадцати ближайшим точкам. Те из них, что располагаются ближе всего к искомой становятся после расчетов и обработки наиболее весомыми.
Бикубическая интерполяция используется в самых современных смартфонах, оснащенных наиболее производительными камерами, позволяющих получить лучшее изображение. Использование данного метода требует от смартфона наличия процессора с высокими вычислительными мощностями, а также камеры, матрица которой имеет высокое разрешающую способность.
О достоинствах и недостатках
В кинематографе, мы часто видим, как камеры на улицах фиксируют лица каких-нибудь плохих парней, моментально схватывая все черты лица этого человека, со скоростью света передавая все данные на какой-нибудь удаленный компьютер.
Алгоритмы с помощью методов интерполяции увеличивают картинку, после чего проводится распознавание лица и поиск его в каких-нибудь сверхсекретных базах данных.
Но,на самом деле, как бы ни были высоки возможности интерполяции камер современных устройств, они не способны добавить или восстановить мелкие детали на изображении.
С помощью интерполяции происходит лишь увеличение исходной картинки до «воспринимаемого» уровня, и только.
О возможных проблемах
Самыми распространенными дефектами применения интерполяционной обработки изображения являются те, что возникают при масштабировании, а именно «ореол», эффекты размытости и ступенчатости. Имеющиеся методы обработки позволяют, каждый с большим или меньшим успехом, соблюдать некоторый баланс влияния этих недостатков на качество фото.
Проблема еще и заключается в том, что борьба с одним из них неминуемо влечет к обострению другого. Попытка уменьшить эффект ступенчатости может привести к излишней размытости и появлению эффекта ореола на снимке.
Калибровка резкости снимка нередко приводит к увеличению размытости и т.п. Помимо самых часто встречающихся дефектов, использование методов интерполяции приводит к возникновению «графических шумов», которые особо сильно проявляются при значительном увеличении картинки.
В этом случае изображение может пестрить «случайными» пикселями или возникновением чуждых для данной экспозиции текстур.
