Pentru a publica în galeria de pe web, trebuie să reduceți fotografia. Ce algoritmi există? Majoritatea programelor grafice oferă mai multe metode de reducere sau mărire, așa-numitele. resamplarea.
De obicei întâlnim cel mai apropiat vecin, metodele liniare și cubice, populare sunt Mitchell, Lanczos sau Gaussian. Acești algoritmi examinează pixelii din jur și le atribuie diferite greutăți (în funcție de direcție, distanță etc.) și recalculează noii pixeli în funcție de aceștia.
Toată lumea poate alege un algoritm preferat în funcție de experiență. Dar este, de asemenea, bine să le cunoașteți abilitățile teoretice, astfel încât uneori să nu surprindă cu artefacte neașteptate.
O comparație bună a diferiților algoritmi poate fi găsită pe această pagină: http://www.xs4all.nl/
Autorul încearcă să reducă formula țintă
bvdwolf/main/foto/down_sample/down_sample_files/Rings1.gif, foarte predispus la restrângerea artefactelor. Rezultatul ideal ar fi o zonă gri cu cercuri reziduale în mijloc, cu detalii vizibile mărginite de o formă pătrată și fără moiré prezent. Pentru o țintă dată, cel mai mare detaliu înregistrabil se află în diagonală, care este transferată și în miniatură. În funcție de forma unității în care detaliile sunt încă recunoscute, sistemul algoritmului dat poate fi parcurs parțial.
Moiré apare atunci din faptul că chiar și cele mai mici detalii sunt considerate importante de algoritmul de reducere și le trage la suprafață într-o formă nouă (pixelii mici fuzionați împreună creează un nou model). Zgomotul sau artefactele de compresie, de exemplu, se vor comporta similar pe măsură ce se micșorează - pur și simplu încep să se contopească și să urce la suprafață pe măsură ce se micșorează până când încep să iasă dincolo de imaginea utilă. În mod similar, moiré-ul clasic este format din țesături sau pene de pasăre.
Algoritmii Catrom, Sinc și Lanczos se dovedesc a fi optimi, păstrând suficiente detalii fără a crea noi „unde moiré”. Majoritatea algoritmilor sunt mai puțin perfecți în acești parametri. Estompează mai mult pentru a elimina cele mai mici detalii.