En av de vanligaste frågorna om grafikprogramvara är hur man ökar storleken på en bild utan att bli suddiga och ojämna kanter. Nya användare blir ofta förvånade när de ändrar storlek på en bild och upptäcker att kvaliteten försämras kraftigt. Erfarna användare är alltför bekanta med problemet.
Anledningen till försämringen är att bitmapps- eller rasterbildstyper är begränsade av deras pixelupplösning. När du försöker ändra storlek på dessa typer av bilder måste din programvara antingen öka storleken på varje pixel (vilket resulterar i en taggig bild) eller så måste den "gissa" på det bästa sättet att lägga till pixlar till bilden för att göra den större.
För inte så länge sedan fanns det inte många alternativ för att öka upplösningen förutom att använda ditt redigeringsprograms inbyggda omsamplingsmetoder. Idag står vi inför fler möjligheter än någonsin. Naturligtvis är det alltid bäst att fånga den upplösning du behöver redan från början. Om du har möjlighet att skanna om en bild med en högre upplösning bör du för all del göra det innan du tar till mjukvarulösningar. Och om du har pengarna att sätta in i en kamera som kan ha högre upplösningar, kanske du upptäcker att pengarna spenderas bättre än om du lägger dem i en mjukvarulösning.
Med det sagt, det finns tillfällen då du kanske inte har något annat val än att tillgripa programvara.
Ändra storlek jämfört med omsampling
De flesta program har bara ett kommando för både storleksändring och omsampling. Ändra storlek på en bild innebär att utskriftsmåtten ändras utan att de totala pixelmåtten ändras. När upplösningen ökas blir utskriftsstorleken mindre och vice versa. När du ökar upplösningen utan att ändra pixeldimensioner blir det ingen kvalitetsförlust, men du måste offra utskriftsstorleken.
Ändra storlek på en bild med omsampling innebär dock att pixeldimensionerna ändras och kommer alltid att leda till en kvalitetsförlust. Det beror på att omsampling använder en process som kallas interpolation för att öka storleken på en bild. Interpolationsprocessen uppskattar värdena för de pixlar som programvaran behöver skapa baserat på de befintliga pixlarna i bilden. Omsampling via interpolation resulterar i allvarliga suddigheter i den ändrade storleken på bilden, särskilt i områden där det finns skarpa linjer och tydliga färgförändringar.
En annan aspekt av det här problemet är uppkomsten av smarttelefonen, surfplattan och motsvarande fokus på enhetens pixel. Dessa enheter innehåller två till tre pixlar i samma utrymme som upptas av en pixel på din datorskärm. För att flytta en bild från din dator till en enhet måste du skapa flera versioner av samma bild (t.g. 1X, 2X och 3X) för att säkerställa att de visas korrekt på enheten. Ökar man storleken på bilden eller ökar antalet pixlar?
Vanliga interpolationsmetoder
Fotoredigeringsprogram erbjuder i allmänhet några olika interpolationsmetoder för att beräkna nya pixlar när en bild uppsamplas. Här är beskrivningar av de tre metoderna som är tillgängliga i Photoshop. Om du inte använder Photoshop, erbjuder din programvara förmodligen liknande alternativ även om de kan använda något annorlunda terminologi.
- Bicubic är den långsammaste men ger den bästa uppskattningen av nya pixelvärden.
- Bilinear är snabbare än bikubisk men gör ett sämre jobb. Både bikubisk och bilinär interpolation resulterar i en suddig bild, särskilt vid uppsampling.
- Närmaste granne använder inte interpolation. Det tar helt enkelt värdet av de intilliggande pixlarna och lägger till nya pixlar utan att medelvärdesberäkningarna görs. Det är då du får taggen eller trappstegseffekten.
Observera att det finns fler än bara dessa tre metoder för interpolering och att till och med använda samma metod i olika program kan ge olika resultat. Photoshop erbjuder den bästa bikubiska interpoleringen av alla andra program som vi har jämfört.
Andra interpolationsmetoder
Några andra bildförbättringsprogram erbjuder andra omsamplingsalgoritmer som påstår sig göra ett bättre jobb även än Photoshops bikubiska metod. Några av dessa är Lanczos, B-spline och Mitchell. Några program som erbjuder dessa alternativa omsamplingsmetoder är Qimage Pro, IrfanView (en gratis bildwebbläsare) och Photo Cleaner.
Om din programvara erbjuder en av dessa omsamplingsalgoritmer eller en annan som inte nämns här, bör du definitivt experimentera med dem för att se vilken som ger dig bäst resultat. Du kanske till och med upptäcker att olika interpolationsmetoder ger bättre resultat beroende på vilken bild som används.
Trappinterpolation
Vissa personer har upptäckt att du kan få bättre resultat vid uppsampling genom att öka bildstorleken i flera små steg istället för ett extremt steg. Denna teknik kallas trappinterpolation. En fördel med att använda trappinterpolation är att det kommer att fungera på bilder i 16-bitarsläge och det kräver ingen ytterligare programvara förutom en vanlig fotoredigerare, som Photoshop.
Konceptet med trappinterpolation är enkelt: Istället för att använda kommandot bildstorlek för att gå direkt från 100 % till 400 %, skulle du använda kommandot bildstorlek och bara öka, till exempel, 110 %. Sedan skulle du upprepa kommandot så många gånger som det krävs för att komma till den storlek du behöver. Detta kan vara tråkigt om din programvara inte har någon automatiseringskapacitet.
Om du använder Photoshop 5.0 eller senare kan du köpa Fred Mirandas trappinterpoleringsåtgärd för 15 USD. Du hittar också mer information och bildjämförelser. Sedan den här artikeln ursprungligen skrevs har nya omsamplingsalgoritmer och mjukvarutekniker utvecklats som gör trappinterpolering i princip föråldrad.
Äkta fraktaler
LizardTechs Genuine Fractals-programvara (tidigare från Altamira Group) försöker bryta igenom bildupplösningsbegränsningar med sin prisbelönta resolution-on-demand-teknologi. Genuine Fractals är tillgängligt för Windows och Macintosh. Den fungerar som en plug-in till Photoshop och andra Photoshop plug-in kompatibla bildredigerare. Med den kan du koda filer med låg till medelupplösning till ett skalbart, upplösningsfritt format som kallas STiNG (.stn). Dessa STN-filer kan sedan öppnas i vilken upplösning du väljer.
Tills nyligen var den här tekniken din bästa insats för att öka upplösningen. Idag har kameror och skannrar blivit bättre och sjunkit i pris, och investeringen i Genuine Fractals är inte lika lättmotiverad som den en gång var. Om du har möjlighet att lägga dina pengar på bättre hårdvara snarare än mjukvarulösningar, är det vanligtvis den bättre vägen att gå. Ändå, för extrem uppsampling är Genuine Fractals ganska fantastiskt. Den erbjuder också andra fördelar som mindre kodade filer för arkivering och lagring.
Alien Skin Blow Up
Även om Genuine Fractals var den tidiga ledaren inom uppskalningsteknik, är Alien Skins Blow Up-plugin för Photoshop värt att titta på om extrema förstoringar är något du behöver. Blow Up stöder de flesta bildlägen, inklusive bilder med högt bitdjup. Den kan ändra storlek på bilder i lager utan att platta till, och alternativ för att ändra storlek på plats eller som en ny bild.
Blow Up använder en specialiserad skärpningsmetod och simulerad filmkorn för att förbättra utseendet på extrema förstoringar.
The Bottom Line
När du utvärderar dessa metoder för att öka upplösningen på egen hand, försök att undvika att fastna för hur bilderna ser ut på skärmen. Din skrivarkapacitet kommer att spela en stor faktor i slutresultatet. Vissa jämförelser kan se tydligt annorlunda ut på skärmen, men knappt urskiljbara när de skrivs ut. Gör alltid din slutgiltiga bedömning baserat på de utskrivna resultaten.
