픽셀 크기 및 보간과 관련된 학습
디지털 이미지의 크기를 늘리면 보간이 발생하고 사진의 품질에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 사진가가 보간법이 무엇인지, 그 결과를 향상시키는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
보간이란 무엇입니까?
보간은 이미지 내의 픽셀 크기를 증가시키는 방법을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 일반적으로 이미지의 전체 크기를 늘리는 데 사용됩니다.
이미지 크기를 늘리면 일반적으로 컴퓨터에 보간법을 사용하여 원래 존재하지 않는 정보를 추가해야하므로 일반적으로 권장되지 않습니다. 이 효과는 사용되는 보간 유형에 따라 다를 수 있지만 일반적으로 좋지 않습니다.
컴퓨터가 새로운 정보를 추가 할 필요가있는 것을 해석하려고하면 이미지가 흐릿 해 지거나 색상이나 색조가 어둡게 보일 수 있습니다.
일부 디지털 카메라 (대부분의 포인트 및 촬영 카메라 와 휴대폰)는 보간을 사용하여 ' 디지털 줌 '을 만듭니다. 즉, 카메라가 카메라의 렌즈가 허용하는 최대 범위 (광학 줌이라고 함) 이상으로 확대 할 수 있습니다. 이 카메라 중 하나를 사용하는 경우 디지털 줌을 사용하는 대신 피사체에 더 가까이 접근하는 것이 가장 좋습니다.
보간은 카메라 이미징 소프트웨어에서 가장 자주 사용되며, 사진 작가가 다양한 보간 유형을 실제로 이해해야하는 곳입니다.
가장 가까운 이웃 보간법
가장 가까운 이웃 보간은 세부 정보를보기 위해 이미지를 검토하고 확대 할 때 카메라에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 단순히 픽셀을 크게 만들고 새 픽셀의 색은 가장 가까운 원본 픽셀과 같습니다.
단점 : 인쇄물의 크기를 조정할 때 톱니 모양이 생길 수 있으므로 이미지를 확대하는 데 적합하지 않습니다.
쌍 선형 보간법
쌍 선형 보간은 원본 픽셀과이 픽셀에 접한 네 개의 픽셀에서 새 픽셀의 색상을 결정하는 정보를 사용합니다. 상당히 매끄러운 결과를 만들어 내지 만 품질이 크게 떨어집니다.
단점 : 이미지가 흐려질 수 있습니다.
쌍 큐빅 보간법
바이 큐빅 보간법은 원래 픽셀과 16 주변 픽셀에서 새로운 픽셀의 색상을 만들기 위해 정보를 취하므로 가장 정교합니다.
바이 큐빅 (Bicubic) 계산은 다른 두 가지 방법보다 훨씬 더 발전되었으며 인쇄 품질 이미지를 생성 할 수 있습니다. 바이 큐빅 보간은 또한 미세 조정 된 결과를 위해 "매끄럽게"와 "더 선명도"의 두 가지 변형을 제공합니다.
단점 : 이것이 가장 좋은 옵션 중 하나이지만 크기가 너무 큰 점은 이미지 품질을 떨어 뜨릴 수 있습니다 .
프랙탈 보간
주로 큰 프린트에 사용되며, 바이 큐빅 보간법보다 더 많은 픽셀의 프랙탈 보간 샘플. 더 선명한 가장자리를 만들고 덜 흐리게 만들지 만이를 실행하려면 매우 특정한 소프트웨어가 필요합니다. 전문 프린터는 종종 프랙탈 보간법을 사용합니다.
단점 : 대부분의 컴퓨터 소프트웨어에는이 옵션이 없습니다.