Reducción del tamaño de imagen sin pérdida de calidad perceptible: principios de remuestreo y guía de operación

Desde la perspectiva de la teoría de la información, la cantidad total de información de píxeles contenida en una imagen de alta definición original es mucho mayor que la cantidad de información requerida para el tamaño objetivo reducido. El proceso de reducción solo descarta información redundante repetida y no altera la estructura de textura de las regiones centrales.

El ojo humano tiene un límite superior para resolver detalles de imagen. Tomando un display 1080P como ejemplo: cuando el ancho de una imagen individual supera los 1920 píxeles, los píxeles adicionales no pueden ser percibidos por el ojo humano, por lo que reducir la imagen a un tamaño acorde no causará degradación visible de la calidad.

La esencia del aumento de tamaño de imagen es inferir nuevos píxeles a partir de los píxeles existentes. Los detalles que no se registraron durante el proceso de captura original no pueden generarse mediante interpolación, y ningún algoritmo puede crear información de imagen inexistente de la nada.

Los algoritmos de superresolución por IA pueden usar características de textura aprendidas de conjuntos de datos de entrenamiento para completar razonablemente las regiones aumentadas y mejorar la percepción visual, pero no pueden restaurar detalles reales más allá de lo que registró la imagen original, y los resultados de completado tienen desviaciones probabilísticas.

La operación central del escalado de imagen es el remuestreo, que calcula el valor de píxel de las posiciones objetivo a partir de los píxeles originales. Diferentes algoritmos de interpolación tienen diferentes lógicas de cálculo, lo que genera diferencias en los efectos de salida. El redimensionador de imágenes de OKfmt admite tres algoritmos de uso común: Lanczos, Bicubic y Bilinear.

Las diferencias centrales entre los tres algoritmos se encuentran en el área de muestreo y el método de cálculo de pesos. Hemos compilado una comparación de escenarios de aplicación para referencia:

La relación de aspecto de una imagen original está determinada por los parámetros de captura. Modificar manualmente una dimensión y luego ajustar la otra estirará forzosamente los píxeles, causando deformación de los objetos en el encuadre, como rostros anchos y edificios inclinados.

Las herramientas de procesamiento de imágenes convencionales bloquean la relación de aspecto por defecto: después de ingresar el ancho, la altura se calcula automáticamente de acuerdo con la proporción original, y al ingresar la altura se calcula automáticamente el ancho. Esto evita la deformación del encuadre y garantiza la proporción original del contenido de la imagen.

Las pantallas Apple Retina y la mayoría de las pantallas HD de Android usan renderizado de 2x píxeles, donde 1 píxel lógico corresponde a 2×2 píxeles físicos. Generar una imagen con tamaño lógico dará como resultado borrosidad en pantallas HD.

Al calcular el tamaño de salida 2x, simplemente multiplique por 2 el tamaño lógico requerido especificado en el diseño. Por ejemplo, si el diseño web requiere un tamaño de visualización de 300 píxeles lógicos de ancho, el ancho de la imagen de salida debe ser 600 píxeles para cumplir con los requisitos de visualización de pantallas Retina.