カメラ補間とは
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補間未知の値を評価するために、既知のデータを利用して推定の一形態です。未知の部分を囲むデータのパターンを認識することにより、新たなデータが推定に基づいて補完することができます。カラーで写真家ショーン·マックヒューさんのケンブリッジの例を使用して、あなたがすることができ、未知の、より正確な推定値を囲む複数の既知のデータでは午前11時と午後1時、既知の温度を用いて補間を使用して12:00の温度を推定することができます作られた。画像のサイズを変更したり、歪んだりしたときのデジタル画像で
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、補間が使用されています。大きさや形状の変化は、元の画像に含まれていない追加のピクセルを必要とします。画像補間は、新しい画素がで必要とされる領域の周囲の領域内の画素をサンプリングすることによって、これらのギャップを埋める。その後、それらのサンプルの平均を決定し、それに応じて新たな画素を生成します。データを補間するために使用されるアルゴリズムに応じて、結果は、最小限の分解を提供するか、または深刻な画像の品質に影響を与えることができます。で
非適応アルゴリズム
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非適応アルゴリズムは、近傍画素を検出して画像を補間するために使用されるものです。最近傍、双一次、双三次、スプライン、Sincフィルタ、ランチョスと他のいくつか - 彼らは、いくつかの厳密な分類で来ます。それぞれは、より正確な補間画像を生成するためにサンプリングされたピクセルの数を増加させる、基本的に次の上記のステップです。より高い精度でより多くのサンプリング結果が、それはまた、適切にサンプルを評価し、それに応じて、新しいピクセルを作成するために、より長い処理時間をもたらす。
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適応アルゴリズムを一般に独自の、およびそれらを使用してソフトウェアに直接連結されています。これは、一般に、画像補間のための普遍的で、非適応アルゴリズムから、対照的です。適応アルゴリズムは、一つから次へと劇的に変化することができるが、典型的に検出し、画像内のエッジの存在に適応し、最小の補間アーチファクトとの間でデータを補間するように設計されています。アルゴリズムに応じて、彼らはまたはイメージを歪めるまたは回転させるために使用してもしなくてもよいし、代わりにサイズ変更のために、ほぼ独占的に使用されている。
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補間アーティファクト
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非適応補間を多くの場合、成果物として知られている歪みの三つの形式の生成をもたらします。これらは、エイリアシング、ぼかしやエッジハローを含みます。単にボケがぼやけた画像を作成しながら、エイリアシングは、ピクセル化されたイメージを作成します。エッジハローは、ぼやけた画像よりもシャープであるが、エッジが目立つ歪みやボケを持っています。非適応補間のほとんどの形態は、少なくとも一つは、常に何らかの形で表示されますを意味し、他の2以上のこれらの成果物の1つ存在することを増強します。適応補間アルゴリズムは、またはアルゴリズムに応じて、これらの問題に対処してもしなくてもよい。
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あなたは、このすべては、デジタルカメラに適用されるか疑問に思われるかもしれません、画像を編集中に補間が多量に発生するため。あなたがカメラのデジタルズームを使用すると、カメラが実際に被写体にズームインされていません。その代わりに、カメラは、それが最小限のズームにある同じ解像度で写真を撮ると、あなたが上で拡大された領域を補間されます。実際には、センサに到達する前に光の倍率を増加させる光学ズームと同じズームレベルと比較した場合、結果は、劣化画像です。あなたも、それをキャプチャする前に、基本的には、デジタルズームは画像を補間する。
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