ウェブと電子メールの画像サイズ変更

Web や電子メール用に画像のサイズを変更することは、おそらくデジタル写真を共有する最も一般的な方法です。特に Web プレゼンテーションでは、縮小された画像でアーティファクトのないシャープネスを維持できることが重要ですが、問題が生じる可能性があります。ギザギザのエッジが問題となる写真の拡大とは異なり、サイズを縮小すると、逆のエイリアシングアーティファクトであるモアレが発生します。モアレの発生率は、使用するインターポレータのタイプに大きく依存しますが、一部の画像は他の画像よりもはるかに影響を受けやすくなっています。このチュートリアルでは、Web 用と電子メール用に画像のサイズを変更するさまざまな方法を比較し、その結果に基づいて推奨事項を示します。

背景:モアレアーティファクト

モアレ (「モアエイ」と発音) は別のタイプのエイリアシングアーティファクトですが、代わりに画像を縮小したときに発生することがあります。これは、解像度の限界に近い微細なテクスチャを持つ画像に現れます。これらのテクスチャは縮小すると解像度を超えるため、画像は繰り返しパターンでそれらを選択的に記録するだけです:

元の画像→

画像を 50% に縮小

200% で表示される縮小画像

これらの線は屋根板の方向と相関していないため、このパターンは写真では物理的な意味を持たないことに注意してください.細かい幾何学的パターンを持つ画像は、最もリスクが高くなります。これらには、屋根瓦、離れたレンガと木工品、ワイヤーメッシュフェンスなどが含まれます。

サイズ変更によるソフト化

モアレアーティファクトに加えて、サイズ変更された画像も大幅にシャープさを失う可能性があります。最高のシャープネスを維持する補間アルゴリズムはモアレの影響を受けやすくなりますが、モアレを回避する補間アルゴリズムは通常、よりソフトな結果を生成します。残念ながら、これはサイズ変更における避けられないトレードオフです。

元の画像を縮小
90%

→

よりソフトなサイズ変更画像

これに対処する最善の方法の 1 つは、画像のサイズを変更した後にフォローアップのアンシャープマスクを適用することです。マウスを上の画像の上に移動すると、失われた鮮明さがどのように回復するかを確認できます。

比較された補間パフォーマンス

例として、画像を元のサイズの 50% に縮小すると、以前は 1 ピクセルの解像度だった詳細を表示することはできません。詳細が表示されている場合、これは実際のものではなく、補間器のアーティファクトに違いありません。

元の画像を縮小
50%

→

画像の平均をグレーに

この概念を使用して、ダウンサイジング時に各インターポレーターが生成する最大解像度と次数またはモアレの両方を評価するためのテストが設計されました。典型的なシナリオでこれらのアーティファクトを増幅します:デジタルカメラの画像をより管理しやすい Web および電子メールの解像度にサイズ変更し、元のサイズの 25% にします。

テスト画像 (下図) は、ストライプの解像度が画像の中心から離れるにつれて徐々に増加するように設計されています。画像が縮小されると、中心から一定の距離を超えるすべてのストライプは解決できなくなります。この解像度制限の端まで詳細を表示するインターポレーター (以下に示す赤い破線のボックス) は最大の詳細を保持しますが、この制限外の詳細を表示するインターポレーターは、実際には存在しないパターン (モアレ) を画像に追加しています。 /P>

1. 最近傍

2. バイリニア

3. バイキュービック **

4.シンク

5. ランチョス

6. バイキュービック、1px プレブラー

7. #6 シャープ化

8. 本物のフラクタル

赤いボックスを表示しますか?はい・いいえ

テスト画像*

*上記のテスト画像は表示用に変更されています。
実際の画像は 800x800 ピクセルで、ストライプはそのサイズで最大解像度まで伸びています。
**バイキュービックは、Adobe Photoshop CS および CS2 で使用されるデフォルト設定からのものです
BBC の論文で考案され、www.worldserver.com/turk/opensource/ で最初に実装されたテストチャート;
上記のすべての図とカスタムコードは、上記の使用のために Matlab で実行されました。

Sinc および lanczos アルゴリズムが最良の結果を生成します。理論上の最大値 (赤いボックス) まで詳細を解決することができますが、それ以上のアーティファクトは最小限に抑えられます。 Photoshop バイキュービックは、ボックスのはるか外側にモアレパターンが見えるため、2 番目になります。さらに、バイキュービックでは、赤いボックスのすぐ内側でディテールとコントラストがあまり表示されないことに注意してください。図 6 と 7 はバイキュービックダウンサイズの変形であり、以下で説明します。本物の Fractals 4.0 は比較のために含まれていますが、ダウンサイジングには適していません (本来の用途ではありません)。これは重要な相違点を浮き彫りにします:一部の補間アルゴリズムは、画像サイズを縮小するよりも拡大する方がはるかに優れており、その逆も同様です .

テクニカルノート :補間アルゴリズムは、同じ名前のアルゴリズムであっても、使用するソフトウェアによって異なります。たとえば、sinc 補間には、256 ～ 1024+ 隣接する既知のピクセルのどこかを考慮したバリエーションがあります。これは、ソフトウェアに明示的に記載されている場合とされていない場合があります。さらに、ソフトウェアは、計算で近い既知のピクセルと遠い既知のピクセルに与える重み付けも異なる場合があります。これは、「バイキュービック」の場合によく見られます。

モアレアーティファクトを最小限に抑えるための事前ぼかし

問題のある画像の結果を改善できるアプローチの 1 つは、画像を縮小する*前に*少しぼかしを適用することです。これにより、より低い解像度ではキャプチャできないとわかっているものよりも小さな詳細を削除できます。モアレアーティファクトに問題がない場合は、事前にぼかしを入れる必要はありません。

上の画像は元のサイズの 1/4 に縮小されているため、4 ピクセル未満の繰り返しパターンは解決できません。 2 ピクセル (合計直径 4 ピクセル) の半径を #6 で使用できましたが、ボックスの外側のアーティファクトを事実上除去するために必要なのは 1 ピクセルだけでした。プレブラーが高すぎると、最終的な画像が柔らかくなる可能性があります。

上記の事前にぼかした Photoshop の画像 (#6) では、ほとんどのモアレ (#3 で見つかった) が除去されていますが、赤いボックスのすぐ内側の細部のシャープネスを取り戻すには、追加のシャープ化 (#7 で実行) が必要です。事前ぼかしとシャープ化の後、Photoshop bicubic は、より洗練された sinc および lanczos アルゴリズムに近いパフォーマンスを発揮します。

PHOTOSHOP BICUBIC SHARPER と BICUBIC SMOOTHER の比較

Adobe Photoshop バージョン CS (8.0) 以降には、バイキュービック補間の 3 つのオプションがあります。すべてのバリエーションで、補間比較の #3 と同様の結果が得られますが、シャープネスの程度は異なります。したがって、画像にモアレがある場合、より鮮明な設定では増幅され、より滑らかな設定ではモアレが減少します (デフォルトと比較して)。

元の画像を縮小
75%

→

<表>バイキュービックタイプを表示: スムーズシャープ

多くの人は、アップサイジングにはより滑らかなバリエーションを使用し、ダウンサイジングにはよりシャープなバリエーションを使用することを推奨しています。これはうまく機能しますが、私の好みは、サイズを小さくするために標準のバイキュービックを使用することです。多くの人は、よりシャープなバリエーションに組み込まれているシャープ化が、ほとんどの画像で少し強すぎて粗すぎると感じていますが、これは単に好みの問題です.

推奨事項

この分析はすべて、問題が発生した場合に何が起こるかを説明することを目的としています .サイズ変更にアーティファクトがない場合は、何も変更する必要がない場合があります。写真のワークフローはそのままでも十分に複雑になる可能性があります。多くの写真には、補間に関係なく、モアレの影響を受けやすいディテールがありません。一方、物事がするときはうまくいかない場合、これはその理由を説明するのに役立ちます。また、それを修正するために実行できるアクションについても説明します。

理想的な解決策は、sinc または lanczos アルゴリズムを使用して縮小画像のモアレアーティファクトを回避してから、非常に小さな半径 (0.2 ～ 0.3) のアンシャープマスクでフォローアップすることです補間による軟化を修正します。一方、sinc アルゴリズムは広くサポートされておらず、それを使用するソフトウェアはユーザーフレンドリーではないことがよくあります。

別のアプローチとして、問題のあるバイキュービック画像を事前にぼかして使用し、ダウンサイジング後にシャープにする方法があります .これにより、エイリアシングアーティファクトを最小限に抑える方法で、インターポレータ用の画像が準備されます。このアプローチの主な欠点は、必要なぼかしの半径が、画像をどれだけ縮小したいかによって異なることです。したがって、ケースバイケースでこの手法を使用する必要があります。