Interpolace a komprese obrazových dat
Dnes se dozvíte, co je interpolace a komprese digitálních obrazových souborů. Není to jako v klasické fotografii. Špičkové čidlo a optika není zdaleka jedinou podmínkou kvalitní digitální fotografie. Interpolace nasnímaných dat může výrazně zlepšit nebo naopak zhoršit výsledný fotografický obraz. Komprese datových souborů nasnímaných fotoaparátem nebo skenerem vám může ušetřit hodně peněz za drahé paměťové karty.
Komprese
Jedním z největších problémů práce s digitálními obrazy je nutnost zpracovávat, přenášet a uchovávat obrovská množství dat. Není-li dostatečná kapacita pro zpracování takového objemu dat, je nutné nějakým způsobem tento objem dat snížit. K tomu slouží matematická metoda zvaná komprese.
Mezi bezztrátové kompresní algoritmy pro obrazové soubory patří např. matematické postupy označené zkratkou LZW nebo RLE. Bezztrátové komprese se používají nejenom pro zpracování “obrazových” dat. Určitě znáte programy jako ZIP nebo RAR, které jsou zaměřeny hlavně na textové soubory. V některých případech však bezztrátová komprese nestačí a objem dat je třeba snížit ještě více i za cenu ztráty malé části informace. Taková komprese se nazývá ztrátová. Neznámější a nejčastěji používanou ztrátovou kompresí určenou pro digitální fotografie je JPEG. Využívá nedokonalostí lidského oka, které není schopné rozeznat nepatrné barevné změny v obraze. Poměr původního a zkomprimovaného objemu dat se nazývá kompresní poměr.
Komprese se provádí buď softwarovými prostředky, které využívají výkon hlavního procesoru. V případě velkých souborů se pro kompresi používají speciální jednoúčelové procesory, které počítání zrychlí a nezatěžuje se při tom hlavní procesor.
Vývoj kompresních systémů není zdaleka ukončen a to hlavně díky požadavkům na rychlý přenos obrazu po Internetu. Kdo jste se někdy účastnili videokonference víte, že signál je tak zkomprimován, že se rychlé pohyby prostě nepřenáší. Problém kvalitní Internetové televize a Videa on Demand (dle požadavku) zatím není vyřešen. Není to ani tak problém komprese, ale hlavně nízké kapacity linek a malých rychlostí přenosu dat.
Pro fotografa používajícího digitální fotoaparát je ztrátová komprese nutným zlem, kterým se platí za to, že obvykle nedisponujeme neomezenou pamětí pro ukládání dat. Pokud uvažujete o tisku fotografie, musíte vždy snímat s co nejvyšším rozlišením. Obrazová informace ztracená v procesu ztrátové komprese je totiž ztracena navždy. Na druhou stranu, pokud nechcete tisknout v nejvyšší kvalitě, je komprese nesmírně užitečná. Hlavně když se provádí s rozumem a nesnažíme se dosánout maximálního kompresního poměru. Komprese je absolutní nutnost pro publikování fotografíí na webu. Jak nám napsal jeden čtenář: život je krátký a nelze ho trávit čekáním na naběhnutí obrazu v maximální kvalitě.
Komentáře
Zobrazit diskusi ke článku ve fóruLineární interpolace se jmenuje lineární, protože se interpolovaná hodnota stanoví tak, že se známými hodnotami v sousedních bodech proloží přímka. K tomu jsou ovšem zapotřebí dva sousední body, nikoliv jen jeden. To, co je v článku chybně označeno jako lineární interpolace, není lineární interpolace, ale o řád nižší interpolace nejbližším sousedem. Naznačené schéma kvadratické interpolace vypadá také dost záhadně - tam těch sousedních bodů, které jsou zapotřebí, pro změnu zase přebývá. Kromě toho, kvadratická interpolace není zrovna příliš běžná. Mnohem častěji než kvadratická interpolace, se používá interpolace kubická nebo bikubická. Srovnávací studie různých druhů interpolace používaných u CCD elementů s klasickým CFA chipem je k nalezaní zde: http://ise0.stanford.edu/~tingchen/.
Přiznám se, že se nepovažuji za odborníka na matematické operace při interpolacích dat. U lineární interpolace je jasné, že přímka je definována dvěma body. Proto tím jedním bodem myslím bod sousední. V článku jde v tomto případě o vysvětlení koncepce. Se zvyšujícím se počtem bodů uvažovaným ve výpočtů roste kvalita interpolace, na druhé straně se zvyšuje nárok na výkon výpočetního procesoru a zároveň se prodlužuje i doba výpočtu.
"U lineární interpolace je jasné, že přímka je definována dvěma body. Proto tím jedním bodem myslím bod sousední." Promiňte, ale lineární interpolace je velmni rozšířený, zavedený pojem a nemůžete dle libosti volně používat pro úplně jiný typ interpolace (který je navíc běžně známý pod jiným jménem). To, co jste zde právě napsal, je nesmysl. V bodě, kde interpolujete, hodnotu neznáte. Tu teprve chcete najít, Tudíž tou hodnotou nemůžete nic prokládat. Určíte ji až později, na základě funkce proložené známými hodnotami. U lineární interpolace prokládáte ***známými*** hodnotami přímku a proto potřebujete vždy dva sousení body, kde tu hodnotu znáte. Stejně tak u kvadratické interpolace prokládáte kvadratickou funkci a kvadratická funkce je určená mnohem menším počtem bodů, než jaký naznačuje vaše schéma v článku.
Máte pravdu s tím názvem kvadratické interpolace. Je jasné, že polÿnom druhého stupně (kvadratická interpolace) s třemi koeficienty nestačí na tenhle počet bodů. Názvy ze schématu odstraním. Byly převzaty z fotografické literatury, která nebyla psána matematikem a v okmžiku, kdy mě na to upozorňujete, vidím, že to matematicky nehraje. Článek není o tom, jak se přesně výpočty provádějí. Docela by mě to zajímalo čím se liší interpolace u Kodaku , Fuji ..... Pochybuji, že tohle tady v Čechách někdo ví. Díky za komentář a přesné vysvětlení..
Pro vkládání komentářů musíte být přihlášen.