Otima matéria técnica referente a interpolação de imagem.
"Interpolação" é uma palavra que soa bonito, não?Muitos de nós temos uma vaga idéia (dentro de um contexto) do que significa interpolação, mas você precisa entender precisamente o que ela significa quando a ação é realizada em seu trabalho.
Interpolação, na computação gráfica é a interpretação de um aplicativo de como alguma coisa deve parecer, especialmente quando o software não dispõe de dados suficientes para atender à sua requisição.A interpolação é sempre algum tipo de processo de média.Suponha, por exemplo, que você tenha uma imagem em cores com 4 pixels de largura por 4 pixels de altura e você queira que a imagem seja quatro vezes esse tamanho:8pixels por 8 pixels.
Não há programa algum no mudo que possa criar a nova imagem com a sensibilidade e talento de um artista.É por isso que você executa o computador e não o computador o executa!
Quando você deseja redimensionar uma imagem para mais ou para menos, o Photoshop pesquisa dados que ajudem a suportar a decisão do aplicativo quanto à aparência que a imagem redimensionada terá.É você quem determina a extensão em que o Photoshop usa a interpolação – ou seja, o quanto o Photoshop pesquisa para apresentar novos dados para a imagem.
Interpolação bicúbica
A interpolação bicúbica é método de redimensionamento mais sofisticado e elegante do Photoshop.Ela também requer a maior capacidade de processamento do computador.No segundo milênio, entretanto, você provavelmente não perceberá sequer um mínimo retardo enquanto o Photoshop interpola, já que nossos computadores são muito capazes. A imagem mostrada na Figura 7.1 e 7.2 para ajudá-lo a visualizar o que está acontecendo.
As imagens na parte inferior da Figura 7.1 mostram o que você pode esperar do Photoshop quando o instrui a usar a interpolação bicúbica (o método de interpolação padrão) para tornar essa arte com 8 pixels de largura por 8 pixels de altura.
Olhando a Figura 7.1, podemos tirar duas conclusões sobre a interpolação bicúbica:
· O redimensionamento da arte faz com que os pixels componentes da nova imagem mostrem o conteúdo visual como sendo um pouco indistintos.
· O photoshop realiza uma transição suave entre as cores de primeiro plano e de plano de fundo neste exemplo.Esse efeito é particularmente importante quando se trabalha com imagens cuja contagem de pixels (o número total de pixels na imagem) é muito maior que o patético total de 16 pixels que estamos vendo aqui.
Tudo bem, mas de onde o Photoshop tirou as cores e pixels intermediários para preencher os espaços criados pelo redimensionamento dos pixels adjacentes?O termo bicúbico aqui significa que o Photoshop olhou em todas as direções – horizontal, vertical e diagonal – começando com cada pixel e avançando para fora.Os novos pixels são uma média entre a cor do pixel original e a cor do pixel ajacente original. O Photoshop realiza uma média ponderada entre cada pixel e seus vizinhos em três direções e preenche o novo pixel entre o pixel original e seu vizinho.
Artisticamente falando, é provável que você queira usar a interpolação bicúbica o tempo todo, quer esteja ampliando ou reduzindo uma imagem inteira ou apenas uma seleção.
Quando uma imagem é redimensionada de modo que se torne menor – para exibição em uma página da Web , por exemplo - , a interpolação bicúbica também torna a nova imagem um tanto indistinta.Isso acontece porque você está instruindo o Photoshop a retirar pixels da arte original e o Photoshop precisa retribuir aos pixels remanescentes uma média entre as cores originais em qualquer dado ponto.E isso não é fácil, pois, novamente, as máquinas e aplicativos não são bons em adivinhação.Eles são melhores em uma coisa chamada média!
Interpolação bicúbica para 4x4 pixels
Interpolação bilinear
A interpolação bilinear, diferente da bicúbica, examina apenas ao longo da grade horizontal e vertical de uma imagem de pixel para determinar as novas cores e, embora a interpolação
bilinear realize média, ela não é o que os matemáticos poderiam chamar de média ponderada, e os resultados (ou a falta de resultados) são visíveis.
A interpolação bilinear pode ser realizada em imagens do Photoshop que você queira tornar maiores ou menores. Porém, eu não recomendaria esse processo, a menos que seu computador seja um MAC Centra ou u PCD classe 386 rodando em 16MB de RAM!Falando sério, a interpolação bilinear exige menos do processador do que a bicúbica porque ela faz menos análise de todos os pixels de uma imagem antes de criar ou remover pixels como resultado dos cálculos de média.
O resultado de uma média bilinear (como mostra a Figura 7.2, mais adiante) pode não ser obvio em imagens muito pequenas, como minha arte de 8x8 pixels demonstra. Entretanto, os novos pixels e /ou novas cores de pixel em uma imagem na qual você tenha usado, pois você instruiu o Photoshop a realizar uma investigação razoável, mas não completa para criar os dados resultantes da média.
Qualitativamente, não há motivos para mudar essa preferência de interpolação na caixa de diálogo General Preferences.Muitos aplicativos sequer oferecem a opção de interpolação bicúbica.
Nota
Use Sharpen para corrigir qualquer falta de nitidez Você deve adquirir o hábito de, sempre que fizer qualquer alteração dramática no número de pixels em uma imagem, fazer uma visita aos filtros Sharpen do Photoshop. Você pode usar um comando Sharpen não só para simular a restauração do foco perdido por uma redução de imagem por interpolação, mas também para reparar o foco de uma imagem pequena que se tornou muito maior.
Eu recomendo o filtro Unsharp Mask em todas às vezes, exceto quando você está criando um botão ou um ícone para uma página Web – quando uma imagem de 400x400 pixels, por exemplo, é reduzida para 32x32 pixels.Nesse caso, o comando Filter>Sharpen>Sharpen produz uma imagem um pouco exagerada nas bordas mas que comunica sua arte eficazmente em um tamanho bastante pequeno.
Interpolação Nearest Neighbor
A interpolação Nearest Neighbor é o modo mais grosso e rápido de reduzir ou ampliar uma imagem.
Quando você aplica esse método em uma imagem, ela recebe o justo nome de "nenhuma interpolação" porque o resultado visual é extremamente incorreto.A interpolação Nearest Neighbor
pode ser de alguma utilidade apenas quando você está aumentando o tamanho de uma imagem por uma proporção exata, como quatro vezes ou 16 vezes o tamanho original.
Como os pixels são quadrados, quando aumenta a altura de uma imagem pelo dobro, você também está aumentando a largura pelo dobro; portanto, duas vezes a resolução de um arquivo de imagem significa quatro vezes o seu tamanho original.
Agora você pode ver que o método Nearest Neighbor não realiza qualquer cálculo ou média, mas simplesmente repete a cor de pixel na borda do original?Isso pode produzir um resultado realmente impreciso e feio, sobretudo se você está aumentando o tamanho de uma imagem por uma quantidade fracionária ou uma quantidade que esteja entre dois inteiros.Na Figura 7.2, que aumentei o tamanho da minha célebre arte de 16 pixels de 4x4 pixels para 6x6.Como você pode ver, a interpolação ajeitou as coisas para tentar nos enganar: Há uma chance de 10% de que a reamostragem Nearest Neighbor produza uma área de imagem que seja incorreta em tamanho quando um número como 150% do tamanho do tamanho original é aplicado na imagem.Os "números mágicos" a usar com a interpolação Nearest Neighbor
são 4x,16x,e múltiplos disso.
Gastei uma grande quantidade de tempo descrevendo os tipos de interpolação que o Photoshop oferece, não porque queira que você mude suas preferências, mas porque quero que você entenda os resultados visuais da interpolação.O Photoshop não é a única coisa na terra que usa interpolação – os dispositivos de fotocomposição (impressoras) e gravadores de filme também usam processos de média e sua impressão de uma imagem pode ser renderizada de maneira correta ou absurda.
Interpolação bilinear para 8x8 pixels
Nearest Neighbor: 4x4para 6x6 e para 8x8
Figura 7.2 A avaliação Nearest Neighbor de uma imagem a ser reduzida ou ampliada normalmente
criará áreas de imagem disformes e incorretas.
Fonte: www.espacofotografico.com.br
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