Почему одно и то же изображение масштабируется по-разному в Photoshop и Gimp

Привет, я изучаю веб-оптимизацию. Мне нужно было уменьшить большое изображение с более чем тысячи пикселей... оригинальныйЗначок...до 51x72 пикселей. Я использовал GIMP и просто изменил разрешение на 72 ppi (естественно, без эффекта) и размер на высоту 72 (в результате ширина была ограничена до 51; высота была ограничивающим фактором) с помощью Image>Scale Image Tool: плохойЗначокВыглядит чрезмерно размыто. Мой друг сделал это в фотошопе, сказав, что он только что сделал «Изменить размер изображения» или что-то в этом роде: хорошоЗначокя не графический дизайнер и только косвенно работал с такими графическими концепциями, однако оптимизация изображений важна для веб-разработки, поэтому это поможет много, если бы я имел представление о том, почемуэти два образа так радикально отличаются. Я также пробовал кубическую и линейную интерполяцию, но безрезультатно (я предполагаю, что это матричные функции, которые определяют обработку изображения при масштабировании, иначе я понятия не имею). Возможно, я использую не тот инструмент? Или это просто то, что Photoshop стоит $$, поэтому даст лучшие результаты? Заранее благодарю за любые предположения/ответы. Я понимаю, если это слишком расплывчато, чтобы ответить.

ppi более важен для печати, существует множество различных алгоритмов масштабирования, некоторые из них лучше подходят для увеличения, другие для уменьшения, некоторые лучше подходят для работы с пиксельной графикой, другие для градиентов, а также разработаны новые алгоритмы, использующие искусственный интеллект для масштабирования. В PS вы можете выбрать один из нескольких алгоритмов, не уверенных в gimp. Вы можете проверить это для более подробной информации

Ответы (2)

Любое масштабирование изображения приводит к некоторому размытию, поскольку пиксели интерполируются. Вы можете смягчить это, увеличив резкость изображения после масштабирования. Например, просто используя Gimp Filters>Enhance>Sharpen (unsharp mask)со значениями по умолчанию:

введите описание изображения здесь

Что именно делает заточка? После размытия вы «потеряли» данные, связанные с изображением более высокого качества, верно? Итак, как какой-либо алгоритм может заставить его выглядеть лучше без этих данных?
На самом деле это добавляет немного контраста по краям. Подробности смотрите в Википедии .

Итак, масштабирование - это обработка сигнала. Концептуально это работает следующим образом*

  1. Дискретное изображение преобразуется в непрерывное изображение. Это называется восстановлением. Это делается путем свертки дискретного сигнала с помощью непрерывной функции.

    Здесь вы можете увидеть два разных примера.

    введите описание изображения здесь

  2. Затем сигнал преобразуется в новое изображение. Несмотря на то, что показано масштабирование, вы можете сэмплировать в любом нужном вам направлении.

    введите описание изображения здесь

Теперь форма свертки влияет на то, как выглядит ваше изображение. И есть много много форм свертки на выбор. Выбранная вами форма является компромиссом между более размытым изображением и более четким изображением (также называемым звоном). Иногда вам нужно одно, а не другое, поэтому в большинстве редакторов вы можете выбирать по-разному.

* хотя есть методы, которые не работают таким образом, большинство процессов можно свести к основному дизайну этой формы. Хотя шаги 1 и 2 обычно объединяют в один для экономии времени.

Спасибо, мне нравится изучать теорию за вещами. Вопрос: откуда вы взяли эти фотографии? Вы их сами создавали или есть туториал?
@Seraphendipity Я нарисовал их некоторое время назад, вы можете найти одно и то же изображение в 3 разных постах. Но да, идея для изображений моих воспоминаний из документа с надписью «Знания о TD», который много лет назад был высказан Тони Аподакой в ​​sigraph. Конечно, я не помню, какие свертки он использовал, я просто свертил ядро ​​​​в математике или сделал это вручную, точно не помню.
Почему одно и то же изображение масштабируется по-разному в Photoshop и Gimp
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v