Домой Регистрация
Приветствуем вас, Гость



Форма входа

Население


Вступайте в нашу группу Вконтакте! :)




ПОИСК


Опросник
Используете ли вы афоризмы и цитаты в своей речи?
Проголосовало 514 человек


Интерполяция камеры что это такое


Что такое интерполяция камеры на Android смартфоне?

En Ua

У всех современных смартфонов есть встроенные камеры, позволяющие увеличивать полученные изображения при помощи специальных алгоритмов. С математической точки зрения интерполяция представляет собой способ обнаружения промежуточных значений числа по имеющемуся набору дискретных параметров.

Эффект интерполяции чем-то напоминает действие лупы. Программное обеспечение смартфона не увеличивает чёткость и резкость изображения. Оно просто расширяет картинку до требуемого размера. Некоторые производители смартфонов пишут на упаковке своих изделий, что встроенная камера имеет разрешение «до 21 Мп». Чаще всего речь именно об интерполированном изображении, которое имеет низкое качество.

back to menu ↑
Метод ближайшего соседа

Метод считается базовым и относится к категории простейших алгоритмов. Параметры пикселя определяются на основе одной ближайшей точки. В результате математических расчётов размер каждого пикселя увеличивается в два раза. Использование метода ближайшего пикселя не требует больших вычислительных мощностей.

Билинейная интерполяция

Значение пикселя определяется на основе данных о четырёх ближайших точках, зафиксированных камерой. Результатом вычислений становится взвешенное усреднение параметров 4 пикселей, которые окружают исходную точку. Билинейная интерполяция позволяет сглаживать переходы между цветовыми границами предметов. Изображения, полученные с использованием этого метода, значительно превосходят по качеству картинки, интерполированные методом ближайшего пикселя.

Бикубическая интерполяция

Значение цвета искомой точки вычисляется на основе параметров 16 ближайших пикселей. Точки, которые расположены ближе всего, получают при расчёте максимальный вес. Бикубическая интерполяция активно используется программным обеспечением современных смартфонов и позволяет получить достаточно качественное изображение. Применение метода требует значительной мощности центрального процессора и высокой разрешающей способности встроенной камеры.

back to menu ↑ back to menu ↑

В фантастических фильмах часто показывают, как камера фиксирует лицо прохожего и передаёт цифровую информацию компьютеру. Машина увеличивает изображение, распознаёт фотографию и находит человека в базе данных. В реальной жизни интерполяция не добавляет изображению новых деталей. Она просто увеличивает исходную картинку при помощи математического алгоритма, улучшая её качество до приемлемого уровня.

back to menu ↑

Наиболее частыми дефектами, возникающими при масштабировании изображений, считаются:

Все интерполяционные алгоритмы позволяют соблюдать определённый баланс перечисленных дефектов. Уменьшение ступенчатости обязательно вызовет увеличение размытости изображения и появления гало. Усиление резкости изображения приведёт к повышению размытости картинки и т. д. Кроме перечисленных дефектов интерполяция может вызвать различные графические «шумы», которые можно наблюдать при максимальном увеличении изображения. Речь идёт о появлении «случайных» пикселей и несвойственных данному предмету текстур.

gadgetmir.org

Интерполяция цифрового изображения

Интерполяция изображений происходит во всех цифровых фотографиях на определённом этапе, будь то дематризация или масштабирование. Она происходит всякий раз, когда вы изменяете размер или развёртку изображения из одной сетки пикселей в другую. Изменение размера изображения необходимо,когда вам нужно увеличить или уменьшить число пикселей, тогда как изменение положения может происходить в самых различных случаях: исправление искажений объектива, смена перспективы или поворот изображения.

Исходное изображение После интерполяции
 

Даже если изменению размера или развёртки подвергается одно и то же изображение, результаты могут значительно отличаться в зависимости от алгоритма интерполяции. Поскольку любая интерполяция является всего лишь приближением, изображение будет несколько терять в качестве всякий раз, когда подвергается интерполяции. Данная глава призвана обеспечить лучшее понимание того, что оказывает влияние на результат, — и тем самым помочь вам минимизировать любые потери качества изображения, вызванные интерполяцией.

Концепция

Суть интерполяции заключается в использовании имеющихся данных для получения ожидаемых значений в неизвестных точках. Например, если вам захотелось знать, какова была температура в полдень, но измеряли её в 11 и в час, можно предположить её значение, применив линейную интерполяцию:

Если бы у вас имелось дополнительное измерение в половине двенадцатого, вы могли бы заметить, что до полудня температура росла быстрее, и использовать это дополнительное измерение для квадратической интерполяции:

Чем больше измерений температуры вы будете иметь около полудня,тем более комплексным (и ожидаемо более точным) может быть ваш алгоритм интерполяции.

Пример изменения размера изображения

Интерполяция изображений работает в двух измерениях и пытается достичь наилучшего приближения в цвете и яркости пикселя, основываясь на значениях окружающих пикселей. Следующий пример иллюстрирует работу масштабирования:

плоскостная интерполяция
  
Оригинал   до после без интерполяции

В отличие от колебаний температуры воздуха и вышеприведенного идеального градиента, значения пикселей могут меняться намного более резко от точки к точке. Как и в примере с температурой, чем больше вы знаете об окружающих пикселях, тем лучше сработает интерполяция. Вот почему результаты быстро ухудшаются по мере растягивания изображения, а кроме того, интерполяция никогда не сможет добавить изображению детальности, которой в нём нет.

Пример вращения изображения

Интерполяция происходит также каждый раз, когда вы поворачиваете или изменяете перспективу изображения. Предыдущий пример был обманчив, поскольку это частный случай, в котором интерполяторы обычно работают неплохо. Следующий пример показывает, как быстро может быть потеряна детальность изображения:

  Деградация изображения
Оригинал   поворот на 45° поворот на 90°(без потерь) 2 поворота на 45° 6 поворотов на 15°

Поворот на 90° не вносит потерь, поскольку ни один пиксель не требуется поместить на границу между двумя (и как следствие разделить). Заметьте, как большая часть деталей теряется при первом же повороте, и как качество продолжает падать при последующих. Это означает, что следует избегать вращений, насколько возможно; если неровно выставленный кадр требует поворота, не следует вращать его более одного раза.

Вышеприведенные результаты используют так называемый «бикубический» алгоритм и показывают существенное ухудшение качества. Обратите внимание, как снижается общий контраст в связи со снижением интенсивности цвета, как вокруг светло-синего возникают тёмные гало. Результаты могут быть значительно лучше в зависимости от алгоритма интерполяции и изображаемого предмета.

Типы алгоритмов интерполяции

Общепринятые алгоритмы интерполяции можно поделить на две категории: адаптивные и неадаптивные. Адаптивные методы изменяются в зависимости от предмета интерполяции (резкие границы, гладкая текстура), тогда как неадаптивные методы обрабатывают все пиксели одинаково.

Неадаптивные алгоритмы включают: метод ближайшего соседа, билинейный, бикубический, сплайны, функция кардинального синуса (sinc), метод Ла́нцоша и другие. В зависимости от сложности, они используют от 0 до 256 (или более) смежных пикселей для интерполяции. Чем более смежных пикселей они включают, тем более точными могут оказаться, но это достигается за счёт значительного прироста времени обработки. Эти алгоритмы могут использоваться как для развёртки, так и для масштабирования изображения.

 

Оригинал

Адаптивные алгоритмы включают в себя многие коммерческие алгоритмы в лицензированных программах, таких как Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals и другие. Многие из них применяют различные версии своих алгоритмов (на основе попиксельного анализа), когда обнаруживают наличие границы — с целью минимизировать неприглядные дефекты интерполяции в местах, где они наиболее видны. Эти алгоритмы в первую очередь разработаны для максимизации бездефектной детальности увеличенных изображений, так что некоторые из них для вращения или изменения перспективы изображения непригодны.

Метод ближайшего соседа

Это наиболее базовый из всех алгоритмов интерполяции, который требует наименьшего времени обработки, поскольку учитывает только один пиксель — ближайший к точке интерполяции. В результате каждый пиксель просто становится больше.

Билинейная интерполяция

Билинейная интерполяция рассматривает квадрат 2x2 известных пикселя, окружающих неизвестный. В качестве интерполированного значения используется взвешенное усреднение этих четырёх пикселей. В результате изображения выглядят значительно более гладко, чем результат работы метода ближайшего соседа.

Диаграмма слева относится к случаю, когда все известные пиксели равны, так что интерполированное значение просто является их суммой, поделенной на 4.

Бикубическая интерполяция

Бикубическая интерполяция идёт на один шаг дальше билинейной, рассматривая массив из 4x4 окружающих пикселей — всего 16. Поскольку они находятся на разных расстояниях от неизвестногопикселя, ближайшие пиксели получают при расчёте больший вес. Бикубическая интерполяция производит значительно более резкие изображения, чем предыдущие два метода, и возможно, является оптимальной по соотношению времени обработки и качества на выходе. По этой причине она стала стандартной для многих программ редактирования изображений (включая Adobe Photoshop), драйверов принтеров и встроенной интерполяции камер.

Интерполяция высшего порядка: сплайны и sinc

Есть много других интерполяторов, которые принимают во внимание больше окружающих пикселей и таким образом требуют более интенсивных вычислений. Эти алгоритмы включают в себя сплайны и кардинальный синус (sinc), и они сохраняют большинство информации об изображении после интерполяции. Как следствие, они являются исключительно полезными, когда изображение требует нескольких поворотов или изменений перспективы за отдельные шаги. Однако, для однократных увеличений или поворотов такие алгоритмы высшего порядка дают незначительное визуальное улучшение при существенном увеличении времени обработки. Более того, в некоторых случаях алгоритм кардинального синуса на гладком участке отрабатывает хуже, чем бикубическая интерполяция.

Наблюдаемые дефекты интерполяции

Все неадаптивные интерполяторы пытаются подобрать оптимальный баланс между тремя нежелательными дефектами: граничными гало, размытием и ступенчатостью.

 

Оригинал

  ступенчатость размытие гало

Даже наиболее развитые неадаптивные интерполяторы всегда вынуждены увеличивать или уменьшать один из вышеприведенных дефектов за счёт двух других — как следствие, как минимум один из них будет заметен. Заметьте, насколько граничное гало похоже на дефект, порождаемый повышением резкости с помощью нерезкой маски, и как оно повышает кажущуюся резкость посредством усиления чёткости.

Адаптивные интерполяторы могут создавать или не создавать вышеописанные дефекты, но они тоже могут породить несвойственные исходному изображению текстуры или одиночные пиксели на крупных масштабах:

Оригинал с малоразмерной текстурой   Участок при увеличении 220%

С другой стороны, некоторые «дефекты» адаптивных интерполяторов тоже могут рассматриваться как преимущества. Поскольку глаз ожидает увидеть в областях с мелкой текстурой, таких как листва, детали вплоть до мельчайших подробностей, подобные рисунки могут обмануть глаз на расстоянии (для определённых видов материала).

Сглаживание

Сглаживание или анти-алиасинг является процессом, который пытается минимизировать появление ступенчатых или зубчатых диагональных границ, которые придают тексту или изображениям грубый цифровой вид:

300%
   

Сглаживание удаляет эти ступеньки и создаёт впечатление более мягких границ и высокого разрешения. Оно принимает во внимание, насколько идеальная граница перекрывает смежные пиксели. Ступенчатая граница просто округлена вверх или вниз без промежуточного значения, тогда как сглаженная граница выдаёт значение, пропорциональное тому, насколько много от границы попало в каждый пиксель:

Идеальная граница в мелком масштабе   Выберите: ступенчатая сглаженная

Важным соображением при увеличении изображений является предотвращение чрезмерной ступенчатости в результате интерполяции. Многие адаптивные интерполяторы определяют наличие границ и корректируются с целью минимизировать ступенчатость, сохранив при этом резкость границы. Поскольку сглаженная граница содержит информацию о своём положении при более высоком разрешении, вполне возможно, мощный адаптивный (определяющий границы) интерполятор сможет хотя бы частично реконструировать границу при увеличении.

Оптический и цифровой зум

Многие компактные цифровые камеры могут осуществлять как оптическое, так и цифровое увеличение (зум). Оптический зум осуществляется движением вариобъектива, так чтобы свет усиливался до попадания на цифровой сенсор. На контрасте, цифровой зум понижает качество, поскольку осуществляет простую интерполяцию изображения — уже после получения его сенсором.

оптический зум (10x) цифровой зум (10x)
 
 

Даже несмотря на то, что фото с использованием цифрового зума содержит то же число пикселей, его детальность отчётливо меньше, чем при использовании оптического зума. Цифровой зум следует практически полностью исключить, за вычетом случаев, когда он помогает отобразить удалённый объект на ЖК-экране вашей камеры. С другой стороны, если вы обычно снимаете в JPEG и хотите впоследствии обрезать и увеличить снимок, цифровой зум имеет преимущество в том, что его интерполяция осуществляется до внесения дефектов компрессии. Если вы обнаруживаете, что цифровой зум вам нужен слишком часто, купите телеконвертор, а ещё лучше объектив с большим фокусным расстоянием.

За дополнительной информацией обратитесь к тематическим статьям:Увеличение цифровых фотографийИзменение размера изображений для Web и Email

www.cambridgeincolour.com

Интерполяция – что это?

Пожалуй, сегодня мы не сможем найти смартфон, даже в самой бюджетной ценовой категории, который оказался бы лишенным встроенной камеры. Современные технологии позволяют получать сверхточные снимки просто космического разрешения.

Интерполяция – с точки зрения математической науки, это высокотехнологичный способ увеличения полученных фотографий, используя особые алгоритмы. Говоря конкретнее, это поиск промежуточных числовых значений, осуществляемый по ряду дискретных параметров. По этому же принципу, работают многие специализированные программы для обработки изображений и графики, вроде Adobe Photoshop.

К счастью, современные телефоны в большинстве обладают очень быстрыми процессорами, позволяющими пользователю не замечать того, как софт его гаджета обрабатывает свежий снимок.

В какой-то степени, это процесс можно сравнить с работой линз лупы. Функционал нашего телефона не позволяет улучшить такие параметры снимка, как четкость или резкость. Однако имеющиеся возможности позволяют увеличить изображение до нужных нам размеров.

Как правило, пределом получаемого изображения является заявление производителя о матрице встроенной камеры: «8, 13, 16, 20 мп. и т.д». В данном случае, эта цифра говорит именно о способностях программного обеспечения девайса интерполировать картинку имеющую изначально низкое разрешение.

Виды

Самым базовым и распространенным видом интерполирования является так называемый «метод ближайшего соседа». Данный метод входит в группу самых простейших алгоритмов. Суть метода заключается в умножении на 2 каждого пикселя изображения, осуществляемого в ходе специальных математических расчетов и алгоритмов.

Данный метод не требователен к ресурсам гаджета, и не требует от графического процессора телефона особых вычислительных мощностей.

Следующим методом является билинейная интерполяция. Здесь, камерой фиксируется четыре точки в пространстве, на основании которых в дальнейшем будет рассчитываться положение каждого пикселя изображения.

В итоге получается усреднение ряда параметров 4 пикселей, окружающих каждую точку изображения. С помощью данного метода можно сгладить различные переходы цвета, переходы между границами объекта. Такие изображения, по своему качеству значительно превосходят многие картинки, полученные с помощью первого метода.

Одним из самых сложных методов интерполяции считается бикубический метод здесь, значение каждого искомого пикселя определяется по шестнадцати ближайшим точкам. Те из них, что располагаются ближе всего к искомой становятся после расчетов и обработки наиболее весомыми.

Бикубическая интерполяция используется в самых современных смартфонах, оснащенных наиболее производительными камерами, позволяющих получить лучшее изображение. Использование данного метода требует от смартфона наличия процессора с высокими вычислительными мощностями, а также камеры, матрица которой имеет высокое разрешающую способность.

О достоинствах и недостатках

В кинематографе, мы часто видим, как камеры на улицах фиксируют лица каких-нибудь плохих парней, моментально схватывая все черты лица этого человека, со скоростью света передавая все данные на какой-нибудь удаленный компьютер.

Алгоритмы с помощью методов интерполяции увеличивают картинку, после чего проводится распознавание лица и поиск его в каких-нибудь сверхсекретных базах данных.

Но,на самом деле, как бы ни были высоки возможности интерполяции камер современных устройств, они не способны добавить или восстановить мелкие детали на изображении.

С помощью интерполяции происходит лишь увеличение исходной картинки до «воспринимаемого» уровня, и только.

О возможных проблемах

Самыми распространенными дефектами применения интерполяционной обработки изображения являются те, что возникают при масштабировании, а именно «ореол», эффекты размытости и ступенчатости. Имеющиеся методы обработки позволяют, каждый с большим или меньшим успехом, соблюдать некоторый баланс влияния этих недостатков на качество фото.

Проблема еще и заключается в том, что борьба с одним из них неминуемо влечет к обострению другого. Попытка уменьшить эффект ступенчатости может привести к излишней размытости и появлению эффекта ореола на снимке.

Калибровка резкости снимка нередко приводит к увеличению размытости и т.п. Помимо самых часто встречающихся дефектов, использование методов интерполяции приводит к возникновению «графических шумов», которые особо сильно проявляются при значительном увеличении картинки.

В этом случае изображение может пестрить «случайными» пикселями или возникновением чуждых для данной экспозиции текстур.

infonotes.ru

Что такое программная интерполяция видео?

Современный рынок видеорегистраторов предлагает пользователю широкий выбор устройств, которые отличаются не только дизайном, но и техническими характеристиками, а также функционалом. Однако стоит помнить, что, прежде всего, видеорегистратор предназначен для качественной видеосъёмки дорожного движения. Следовательно, одними из ключевых характеристик любого видеорегистратора является разрешение и качество видеозаписей. Качество изображения видеозаписи определяется таким параметром как разрешение. Разрешение измеряется в пикселях, соответственно, чем выше значение этого параметра, тем более детальное и качественное изображение на видеозаписи. Современные видеорегистраторы по разрешению делятся на три категории: Разные модели видеорегистраторов отличаются разным разрешением видео. При этом одно и то же разрешение может быть получено двумя способами: реальное («честное») разрешение или достигнутое методом программной интерполяции.

Интерполяция позволяет увеличить изображение с помощью программной обработки, подобно функции цифрового zoom на фотоаппаратах. На основе уже имеющейся в кадре информации алгоритм «достраивает» новые фрагменты самостоятельно. При этом, естественно, такой метод не добавляет видеозаписи новых деталей, а всего лишь увеличивает абсолютный размер кадра в пикселях. Фактически, настоящее разрешение видео не увеличивается, увеличивается лишь разрешение файла записи в пикселях. К тому же, в результате интерполяции увеличивается размер исходного видеофайла.

gpsmobile.com.ua

Интерполяция - это... Что такое Интерполяция?

О функции, см.: Интерполянт.

Интерполя́ция, интерполи́рование — в вычислительной математике способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений.

Многим из тех, кто сталкивается с научными и инженерными расчётами часто приходится оперировать наборами значений, полученных опытным путём или методом случайной выборки. Как правило, на основании этих наборов требуется построить функцию, на которую могли бы с высокой точностью попадать другие получаемые значения. Такая задача называется аппроксимацией. Интерполяцией называют такую разновидность аппроксимации, при которой кривая построенной функции проходит точно через имеющиеся точки данных.

Существует также близкая к интерполяции задача, которая заключается в аппроксимации какой-либо сложной функции другой, более простой функцией. Если некоторая функция слишком сложна для производительных вычислений, можно попытаться вычислить её значение в нескольких точках, а по ним построить, то есть интерполировать, более простую функцию. Разумеется, использование упрощенной функции не позволяет получить такие же точные результаты, какие давала бы первоначальная функция. Но в некоторых классах задач достигнутый выигрыш в простоте и скорости вычислений может перевесить получаемую погрешность в результатах.

Следует также упомянуть и совершенно другую разновидность математической интерполяции, известную под названием «интерполяция операторов». К классическим работам по интерполяции операторов относятся теорема Рисса-Торина (Riesz-Thorin theorem) и теорема Марцинкевича (Marcinkiewicz theorem), являющиеся основой для множества других работ.

Определения

Рассмотрим систему несовпадающих точек () из некоторой области . Пусть значения функции известны только в этих точках:

Задача интерполяции состоит в поиске такой функции из заданного класса функций, что

Пример

1. Пусть мы имеем табличную функцию, наподобие описанной ниже, которая для нескольких значений определяет соответствующие значения :

0 0
1 0,8415
2 0,9093
3 0,1411
4 −0,7568
5 −0,9589
6 −0,2794

Интерполяция помогает нам узнать какое значение может иметь такая функция в точке, отличной от указанных (например, при x = 2,5).

К настоящему времени существует множество различных способов интерполяции. Выбор наиболее подходящего алгоритма зависит от ответов на вопросы: как точен выбираемый метод, каковы затраты на его использование, насколько гладкой является интерполяционная функция, какого количества точек данных она требует и т. п.

2. Найти промежуточное значение (способом линейной интерполяции).

6000 15.5
6378  ?
8000 19.2

Способы интерполяции

Интерполяция методом ближайшего соседа

Простейшим способом интерполяции является интерполяция методом ближайшего соседа.

Интерполяция многочленами

На практике чаще всего применяют интерполяцию многочленами. Это связано прежде всего с тем, что многочлены легко вычислять, легко аналитически находить их производные и множество многочленов плотно в пространстве непрерывных функций (теорема Вейерштрасса).

Обратное интерполирование (вычисление x при заданном y)

Интерполяция функции нескольких переменных

Другие способы интерполяции

biograf.academic.ru


Смотрите также




При копировании материалов сайта, пожалуйста, оставляйте ссылку на наш ресурс. © 2012 - 2019 "Познавательный портал yznai-ka.ru!"