Co jsou upsampling a downsampling ve Photoshopu?

Úvod

Upsampling a downsampling jsou dva konkrétní případy procesu známého jako převzorkování. Když zvětšíte nebo zmenšíte rozlišení či rozměry obrázku, Adobe Photoshop musí provést převzorkování, aby určil, jak vyplnit nové pixely vzniklé při zvětšení, nebo které původní pixely zachovat a které zahodit při zmenšení.

Pozadí

Fotograf při zachycení scény digitálním fotoaparátem převádí světlo na diskrétní mřížku pixelů. Totéž platí pro skenované fotografie nebo dokumenty. Tento proces se nazývá vzorkování.

Jakmile je obrázek v digitální podobě, nemáte k dispozici žádné další informace o původní scéně kromě samotných pixelů. Při změně velikosti tedy Photoshop nemůže doplnit chybějící data z reality, ale musí převzorkovat obraz a vytvořit aproximaci původní scény.

Upsampling (zvětšování)

Upsampling je typ převzorkování, který Photoshop provádí při zvětšování obrázku. Původní pixely se po zvětšení vzdálí od sebe a aplikace musí „vytvořit“ nové pixely mezi nimi pomocí vhodné aproximace původní scény.

Downsampling (zmenšování)

Downsampling je opak upsamplingu a používá se, když obrázek zmenšujete. I když zmenšení nevyžaduje doplňování nových pixelů, Photoshop stále používá aproximaci, aby zachoval co nejvíce informací.

Například obrázek se střídajícími černými a bílými pixely by při přímém vzorkování každého druhého pixelu po zmenšení na polovinu byl zcela černý nebo bílý. Potřebná je lepší metoda, která zachová detaily.

Interpolace

Aproximace použité při upsamplingu i downsamplingu vznikají procesem zvaným interpolace. Při zvětšování Photoshop interpoluje nové pixely výpočtem průměru ze sousedních pixelů v původním obrázku. Při zmenšování provádí podobné výpočty, aby určil, jak nejlépe smíchat původní pixely a vytvořit nový obraz.

Metody interpolace

Photoshop podporuje tři hlavní metody:

• Nearest‑neighbor (nejbližší soused) – každý nový pixel získá barvu nejbližšího původního pixelu. Výsledkem jsou často „blokové“ a nekvalitní obrázky.
• Bilineární interpolace – počítá průměr ze čtyř nejbližších sousedních pixelů, což poskytuje hladší výsledek.
• Bikubická interpolace – využívá 16 sousedních pixelů a zachovává jemné detaily lépe než bilineární metoda, a to jak při zvětšování, tak při zmenšování.