Interpolação

A interpolação é uma forma de avaliação, que usa os dados conhecidos para a avaliação dos valores desconhecidos. Reconhecimento de padrões na seção de dados em torno desconhecida, novos dados podem ser integrados com base na estimativa. Utilizando um exemplo de Cambridge artista Sean McHugh cor, é possível estimar a temperatura a 12:00 interpolando as temperaturas são conhecidos na 11:00 h e 01:00 h, com os dados mais conhecidas em todo o desconhecido, estima preciso pode ser feito.

Interpolação de imagem

Em imagens digitais, a interpolação é usado quando a imagem é redimensionada ou distorcida. A mudança de tamanho ou forma requer pixels adicionais que não estejam na imagem original. Interpolação Imagem supera estas deficiências por amostragem de pixels nas áreas em torno da área de novos pixels são necessários em E, em seguida, determina a média das amostras e gera um novo pixel em conformidade. Consoante o algoritmo utilizado para interpolar os dados, os resultados podem oferecer o mínimo de degradação ou comprometer seriamente a qualidade da imagem.

Algoritmos não-adaptativos 

Algoritmos não-adaptativos que foram usados ​​para interpolar imagens pela detecção de pixels vizinhos. Eles estão disponíveis em várias classificações rígidas - vizinho mais próximo, bilinear, bicubic estrias, Sync, Lanczos e muitos outros. Cada um é, basicamente, um passo acima da outra, aumentando o número de pixels amostrados para gerar uma mais precisa interpolados. Embora os resultados de amostragem múltipla, uma precisão mais elevada, também resulta em maior tempo de processamento, a fim de avaliar adequadamente as amostras e criar novos pixels em conformidade.

Algoritmos adaptativos

Algoritmos adaptativos são tipicamente de propriedade, e ligado diretamente ao software de usá-los. Isto está em contraste com algoritmos não-adaptativa, que são geralmente universal para interpolação de imagem. Algoritmos adaptativos podem variar drasticamente de um para outro, mas tipicamente são concebidos para detectar e adaptar-se a presença de bordas da imagem e para interpolar os dados com artefactos mínimas de interpolação. Consoante o algoritmo, pode ou não pode ser utilizado para distorcer ou rodar imagens, e são usados ​​quase exclusivamente para o redimensionamento.

Os artefatos de interpolação

De interpolação não adaptativa, muitas vezes resulta na geração de três formas de distorção, conhecidos como artefactos. Estes incluem aliasing, indefinição e halos de ponta. Aliasing cria um granulado, enquanto borrar simplesmente cria uma imagem borrada. Halos de ponta são mais nítidas do que uma imagem embaçada, mas as bordas são clara distorção e embaçamento. Muitas formas de interpolação não adaptativa irá aumentar a presença de um destes artefactos sobre as outras duas, o que significa que pelo menos uma será sempre visível, de uma forma ou de outra. Adaptive interpolação algoritmos podem ou não podem resolver estes problemas, de acordo com o algoritmo.

Zoom Digital

Você pode estar se perguntando como tudo isso se aplica a uma câmera digital, uma vez que uma grande quantidade de interpolação ocorre editar uma imagem. Quando utilizar o zoom digital da câmera, a câmera não é realmente ampliar o assunto. Em vez disso, a câmera é tirar uma foto com a mesma resolução está no zoom mínimo, e interpolando a área de ampliação. O resultado é a degradação em comparação com o mesmo nível de aumentar com zoom óptico, que efectivamente aumenta a ampliação de luz antes de atingir o sensor. Em essência, o zoom digital interpola a imagem antes mesmo de capturá-lo.