Fotografie: preco je to take neostre ? rescale v gimpe 2.0 bilinearne. Nebodovat.
Autor: Andrej Hosna | 
| 
Kategorie: příroda
Vloženo: 17:36:36 03.04.2004
- Technická data:
- D10
- Poznámky a vzkazy:
- Poradte ludia ze preco pri rescalovani v gimpe pridem brutalnym sposobom o ostrost?
Skusal som aj bilinearne aj bikubicke rescalovanie a aj ked bilinearne je lepsie stale je to uplny disaster.
Preco je to tak? Moc ma nezaujima rada typu rescaluj v takom alebo onakom komercnom programe. Kym to nebude freeware nebudem to pouzivat pretoze nemam $600 na licenciu. - Prodejní info:
- a nepredam...
- Popis:
- Klíčová slova:
- exif
Andrej Hosna | 16:40:38 05.04.2004 | 
| 
No nasiel som takedo daco na http://elbereth.obspm.fr/~kervella/Scanners/resizing.htm
So, it should be better to use "bicubic" to enlarge an image and "nearest neighbor" to reduce it. This is not so simple unfortunately, as the "nearest neighbor" reduction gives unpleasant images with too much pixel to pixel modulation. The intermediate "bilinear" gives more natural looking pictures, but "bicubic" should definetely be avoided, as it blurs the image. A little unsharp masking (with radius <1) helps also in this case.
As a conclusion, always use "bicubic" interpolation to enlarge an image, and "bilinear" (+slight unsharp masking) to reduce its size.
So, it should be better to use "bicubic" to enlarge an image and "nearest neighbor" to reduce it. This is not so simple unfortunately, as the "nearest neighbor" reduction gives unpleasant images with too much pixel to pixel modulation. The intermediate "bilinear" gives more natural looking pictures, but "bicubic" should definetely be avoided, as it blurs the image. A little unsharp masking (with radius <1) helps also in this case.
As a conclusion, always use "bicubic" interpolation to enlarge an image, and "bilinear" (+slight unsharp masking) to reduce its size.
Vlado Baier | 07:56:56 05.04.2004 | |
Neviem, odkial beries, ze bilinear je lepsi ako bicubic, ale ked to tak v GIMPe je, tak je to dooost zle.
Zdeněk Stojaník | 02:20:57 05.04.2004 | |
aa* filip rázga | 06:07:15 04.04.2004 | |
Lubik Jiřišta | 20:40:26 03.04.2004 | |
aa* tomash :) prochazka | 19:05:40 03.04.2004 | |
ten original taky nejni nejostrejsi, nicmene pri tyhle velikosti na PP to preci neni problem zostrit -> GIMP 2.0 (ostreni +45, kontrast +40, jas +30]
Kamil Toman | 18:44:14 03.04.2004 | |
Zmena velikosti obrazku neni tak trivialni operace, jak si muzes myslet ;-). Jde o to, ze puvodni obrazek lze vnimat jako spojitou funkci, kdezto vysledek z D10 uz tuhle puvodni kompletni informaci neobsahuje -- data uz byla "zdigitalizovana", tj. vzorkovana a prevedena do ciselne formy tak, aby co nejvice "vizualne odpovidala" puvodni funkci. Pri jine velikosti by bylo potreba vzorkovat puvodni informaci s jinou frekvenci, to uz ale neni mozne, protoze uz to navzorkovane
je-- a jinak (informace je diskretni). Nezbyva proto, nez programove interpolovat (chapej domyslet si) uz neexistujici data a tento vysledek prevzorkovat.
Vetsina algoritmu vyuziva k interpolaci nekolika jednoduchych metod -- napr. zprumeruje nejblizsi hodnoty nebo na vedlejsi hodnoty kouka jako na primku a prislusny vzorek spocte podle "naklonu" prolozene usecky (linearni interpolace). Slozitejsi metody vyuzivaji sofistikovanejsi odhad puvodni hodnoty v pozadovanem bode. Spolecny znak je, ze se informace z okolnich bodu "propaguje" do nove spocitaneho bodu. To samozrejme "smyva" rozdily mezi ciselnymi hodnotami sousedu, tj. obrazek se rozostruje -- hrany uz nejsou tak viditelne. Tohle omezeni nejde z principu nijak obejit. Lze maximalne udelat to, ze puvodni frekvence vzorkovani je celociselnym nasobkem te stare, tj. ze se to po prevzorkovani vzdycky "trefi" do puvodnich, neinterpolovanych, hodnot.
je-- a jinak (informace je diskretni). Nezbyva proto, nez programove interpolovat (chapej domyslet si) uz neexistujici data a tento vysledek prevzorkovat.
Vetsina algoritmu vyuziva k interpolaci nekolika jednoduchych metod -- napr. zprumeruje nejblizsi hodnoty nebo na vedlejsi hodnoty kouka jako na primku a prislusny vzorek spocte podle "naklonu" prolozene usecky (linearni interpolace). Slozitejsi metody vyuzivaji sofistikovanejsi odhad puvodni hodnoty v pozadovanem bode. Spolecny znak je, ze se informace z okolnich bodu "propaguje" do nove spocitaneho bodu. To samozrejme "smyva" rozdily mezi ciselnymi hodnotami sousedu, tj. obrazek se rozostruje -- hrany uz nejsou tak viditelne. Tohle omezeni nejde z principu nijak obejit. Lze maximalne udelat to, ze puvodni frekvence vzorkovani je celociselnym nasobkem te stare, tj. ze se to po prevzorkovani vzdycky "trefi" do puvodnich, neinterpolovanych, hodnot.
Z toho plyne pouceni zmensovat na 1/2, 1/4, 1/8 atd., pripadne pouzivat inteligentnejsi metody (ktere vetsinou ve spotrebitelskem sw nejsou ;-).
mišo "czorrt" šesták | 18:43:41 03.04.2004 | |
čo sa týka techniky neporadím. čo sa týka fotky, neostrá snežienka v popredí je tam dosť rušivá...
Andrej Anry Lukáč | 18:26:58 03.04.2004 | |
Bikubicky, ne bilinearne, anebo supersampling. Bilinear není ok. ...................>
Martin Šmída | 18:26:47 03.04.2004 | |
Jiří Křivánek | 18:03:02 03.04.2004 | |
Snad pridat ostreni v menu aparatu na +2....me to pomohlo :)
Petr Kyzlink | 17:55:36 03.04.2004 | |
No, pokud něco resampluju v jakémkoliv programu, tak vžy musí následovat aspoň mírné doostření. Proč se tak děje nedokážu vědecky zdůvodnit, ale je to potřeba udělat. Kromě toho i ten original v hornim rohu mi přijde neostrý
Andrej Hosna | 17:37:04 03.04.2004 | |
Jo aby som nezabudol vpravo hore je vyrez v povodnom rozliseni.
A.
A.
