Інтерполяція камери, навіщо та що це таке? Що таке інтерполяція камери в телефоні та для чого вона потрібна? Щоб не ставити зайвих запитань.

Інтерполяція камери, навіщо та що це таке?

1. Типу 8 Мп матриця, а 13 Mp сам знімок
2. Це щоб не крутити зайвих дротів до матриці, мегапукселі роздмухують прямо в процесі.
3. Це коли піксель дроблять на кілька, щоб зі збільшенням зображення був у квадратики. Реального дозволу не додає. Розмазує рисунок.
4. інтерполяція – це знаходження невідомого значення за відомими значеннями.
   якість інтерполяції у фотографії (наближення до оригіналу) залежатиме від грамотно складеного програмного забезпечення
5. Сенсор камери 8мп, а зображення розтягли до 13мп. Відключай однозначно. Фото будуть 13мп, але за якістю як 8мп (цифровий шум більше буде).
6. Реальна роздільна здатність там у лініях на мм без замилювання у будь-якому випадку на 2мп.
7. Ну просто роздуті пікселі
   Наприклад багато web камер, написано що 720 і т. д. дивишся налаштування а там 240х320
8. Інтерполяція - у загальному сенсі - використання при обчисленні менш складної функції з метою досягнення результату, максимально наближеного до абсолютного, досяжного лише за допомогою найбільш точних та правильних дій.
   У даному варіанті - попросту кажучи, програмісти хвалять себе тим, що знімки телефоном трохи відрізняються від зроблених складнішими пристроями - фотокамерами.

1. Які матриці краще Live MOS або CMOS ??? "Live MOS матриця торгова назва різновиду світлочутливих матриць, що розробляються Panasonic і застосовуються також у виробах Leica...
2. Що таке лінза Френеля Копіювати статті з Вікіпедії без вказівки джерела - погано. 1. Лінза Френеля2. Звичайна лінза Основною перевагою лінзи Френеля є е...
3. Скажіть, а фотоапарат Fujifilm FinePix S4300, 26-х ЗУМ, є напівпрофесональним? Є просунутою мильницею мильниця, супурзум. для фотосесій непридатна. дивіться тут http://torg.mail.ru/digitalphoto/all/?param280=1712,1711amp;price=22000,100000 Млинець, цими великими...
4. Чим відрізняється дзеркальний видошукач від оптичного? що краще? Дзеркальний видошукач - візування відбувається за допомогою системи дзеркал, світло проходить через безпосередньо сам об'єктив і...
5. У чому різниця CMOS-датчиків та CCD-датчиків пзс у відеокамер? КМОП-матриця (CMOS) - цифровий пристрій, тому може монтуватися на одному чіпі з усіма іншими кишками.

Інтерполяція зображень відбувається у всіх цифрових фотографіях на певному етапі, будь то дематрізація або масштабування. Вона відбувається щоразу, коли ви змінюєте розмір або розгортку зображення з однієї сітки пікселів до іншої. Зміна розміру зображення необхідно, коли вам потрібно збільшити або зменшити число пікселів, тоді як зміна положення може відбуватися в різних випадках: виправлення спотворень об'єктива, зміна перспективи або поворот зображення.

Навіть якщо зміна розміру або розгортки піддається одне й те саме зображення, результати можуть значно відрізнятися в залежності від алгоритму інтерполяції. Оскільки будь-яка інтерполяція є лише наближенням, зображення буде дещо втрачати як кожен раз, коли піддається інтерполяції. Ця глава покликана забезпечити краще розуміння того, що впливає на результат, і тим самим допомогти вам мінімізувати будь-які втрати якості зображення, викликані інтерполяцією.

Концепція

Суть інтерполяції полягає у використанні наявних даних для отримання очікуваних значень у невідомих точках. Наприклад, якщо вам захотілося знати, якою була температура опівдні, але вимірювали її об 11 годині, можна припустити її значення, застосувавши лінійну інтерполяцію:

Якби у вас був додатковий вимір о пів на дванадцяту, ви могли б помітити, що до полудня температура зростала швидше, і використовувати цей додатковий вимір для квадратичної інтерполяції:

Чим більше вимірювань температури ви матимете близько полудня, тим комплекснішим (і очікувано більш точним) може бути ваш алгоритм інтерполяції.

Приклад зміни розміру зображення

Інтерполяція зображень працює у двох вимірах і намагається досягти найкращого наближення у кольорі та яскравості пікселя, ґрунтуючись на значеннях навколишніх пікселів. Наступний приклад ілюструє роботу масштабування:

На відміну від коливань температури повітря та вищенаведеного ідеального градієнта, значення пікселів можуть змінюватися набагато різкіше від точки до точки. Як і в прикладі з температурою, чим більше ви знаєте про навколишні пікселі, тим краще спрацює інтерполяція. Ось чому результати швидко погіршуються в міру розтягування зображення, крім того, інтерполяція ніколи не зможе додати зображенню детальності, якої в ньому немає.

Приклад обертання зображення

Інтерполяція відбувається також щоразу, коли ви повертаєте або змінюєте перспективу зображення. Попередній приклад був оманливий, оскільки це окремий випадок, в якому інтерполятори зазвичай працюють непогано. Наступний приклад показує, як швидко може бути втрачена детальність зображення:

Поворот на 90 ° не вносить втрат, оскільки жоден піксель не потрібно помістити на межу між двома (і як наслідок поділити). Зауважте, як більшість деталей губиться при першому ж повороті, і як якість продовжує падати при наступних. Це означає, що слід уникати обертань, наскільки можливо; якщо нерівно виставлений кадр вимагає повороту, не слід крутити його більше одного разу.

Наведені вище результати використовують так званий «бікубічний» алгоритм і показують суттєве погіршення якості. Зверніть увагу, як знижується загальний контраст через зниження інтенсивності кольору, як навколо світло-синього виникають темні гало. Результати можуть бути значно кращими залежно від алгоритму інтерполяції та зображуваного предмета.

Типи алгоритмів інтерполяції

Загальноприйняті алгоритми інтерполяції можна розділити на дві категорії: адаптивні та неадаптивні. Адаптивні методи змінюються залежно від предмета інтерполяції (різкі межі, гладка текстура), тоді як неадаптивні методи обробляють всі пікселі однаково.

Неадаптивні алгоритмивключають: метод найближчого сусіда, білінійний, бікубічний, сплайни, функція кардинального синуса (sinc), метод Ланцоша та інші. Залежно від складності вони використовують від 0 до 256 (або більше) суміжних пікселів для інтерполяції. Чим більш суміжних пікселів вони включають, тим більше точними можуть виявитися, але це досягається рахунок значного приросту часу обробки. Ці алгоритми можуть використовуватися як для розгорнення, так масштабування зображення.

Адаптивні алгоритмивключають багато комерційних алгоритмів в ліцензованих програмах, таких як Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals та інші. Багато хто з них застосовують різні версії своїх алгоритмів (на основі попіксельного аналізу), коли виявляють наявність кордону - з метою мінімізувати непривабливі дефекти інтерполяції в місцях, де вони є найвиднішими. Ці алгоритми в першу чергу розроблені для максимізації бездефектної детальності збільшених зображень, тому деякі з них для обертання або зміни перспективи зображення непридатні.

Метод найближчого сусіда

Це найбільш базовий з усіх алгоритмів інтерполяції, який потребує найменшого часу обробки, оскільки враховує лише один піксель – найближчий до точки інтерполяції. В результаті кожен піксель просто стає більшим.

Білінійна інтерполяція

Білінійна інтерполяція розглядає квадрат 2x2 відомих пікселів, що оточують невідомий. Як інтерполіроване значення використовується зважене усереднення цих чотирьох пікселів. В результаті зображення виглядають значно гладкішими, ніж результат роботи методу найближчого сусіда.

Діаграма зліва відноситься до випадку, коли всі відомі пікселі рівні, так що інтерполіроване значення просто є їхньою сумою, поділеною на 4.

Бікубічна інтерполяція

Бікубічна інтерполяція йде на один крок далі за білінійну, розглядаючи масив з 4x4 навколишніх пікселів - всього 16. Оскільки вони знаходяться на різних відстанях від невідомого пікселя, найближчі пікселі отримують при розрахунку більшу вагу. Бікубічна інтерполяція робить значно різкіші зображення, ніж попередні два методи, і, можливо, є оптимальною за співвідношенням часу обробки та якості на виході. З цієї причини вона стала стандартною для багатьох програм редагування зображень (включаючи Adobe Photoshop), драйверів принтерів та вбудованої інтерполяції камер.

Інтерполяція вищого порядку: сплайни та sinc

Є багато інших інтерполяторів, які беруть до уваги більше навколишніх пікселів і таким чином потребують більш інтенсивних обчислень. Ці алгоритми включають сплайни і кардинальний синус (sinc), і вони зберігають більшість інформації про зображення після інтерполяції. Як наслідок, вони є виключно корисними, коли зображення вимагає кількох поворотів чи змін перспективи за окремі кроки. Однак, для одноразових збільшення або поворотів такі алгоритми вищого порядку дають незначне візуальне поліпшення при суттєвому збільшенні часу обробки. Більше того, у деяких випадках алгоритм кардинального синуса на гладкій ділянці відпрацьовує гірше, ніж бікубічна інтерполяція.

Дефекти інтерполяції, що спостерігаються.

Усі неадаптивні інтерполятори намагаються підібрати оптимальний баланс між трьома небажаними дефектами: граничними гало, розмиттям та ступінчастістю.

Навіть найбільш розвинені неадаптивні інтерполятори завжди змушені збільшувати або зменшувати один із наведених вище дефектів за рахунок двох інших - як наслідок, як мінімум один з них буде помітний. Зауважте, наскільки граничне гало схоже на дефект, що породжується підвищенням різкості за допомогою нерізкої маски, і як воно підвищує різкість, що здається, за допомогою посилення чіткості .

Адаптивні інтерполятори можуть створювати або не створювати вищеописані дефекти, але вони теж можуть породити невластиві вихідного зображення текстури або одиночні пікселі на великих масштабах:

З іншого боку, деякі «дефекти» адаптивних інтерполяторів також можуть розглядатися як переваги. Оскільки очі очікують побачити в областях з дрібною текстурою, таких як листя, деталі аж до найдрібніших подробиць, подібні малюнки можуть обдурити око на відстані (для певних видів матеріалу).

Згладжування

Згладжування або антиаліасинг є процесом, який намагається мінімізувати появу ступінчастих або зубчастих діагональних меж, які надають тексту або зображенням грубого цифрового вигляду:

	300%

Згладжування видаляє ці сходи і створює враження м'якіших меж та високої роздільної здатності. Воно бере до уваги, наскільки ідеальна межа перекриває суміжні пікселі. Ступінчаста межа просто округлена вгору або вниз без проміжного значення, тоді як згладжена межа видає значення, пропорційне тому, як багато від кордону потрапило в кожен піксель:

Важливим міркуванням зі збільшенням зображень є запобігання надмірної ступінчастості в результаті інтерполяції. Багато адаптивних інтерполяторів визначають наявність кордонів і коригуються з метою мінімізувати ступінчастість, зберігши при цьому різкість кордону. Оскільки згладжена межа містить інформацію про своє становище при більш високій роздільній здатності, цілком можливо, потужний адаптивний (визначальний межі) інтерполятор зможе хоча б частково реконструювати кордон зі збільшенням.

Оптичний та цифровий зум

Багато компактних цифрових камер можуть здійснювати як оптичне, так і цифрове збільшення (зум). Оптичний зум здійснюється рухом варіоб'єктива, так щоб світло посилювалося до потрапляння на цифровий сенсор. На контрасті, цифровий зум знижує якість, оскільки здійснює просту інтерполяцію зображення вже після отримання його сенсором.

оптичний зум (10x)		цифровий зум (10x)

Навіть незважаючи на те, що фото з використанням цифрового зуму містить таку ж кількість пікселів, його детальність виразно менша, ніж при використанні оптичного зуму. Цифровий зум слід практично повністю виключити, за винятком випадків, коли він допомагає відобразити віддалений об'єкт на РК-екрані камери. З іншого боку, якщо ви зазвичай знімаєте в JPEG і хочете згодом обрізати і збільшити знімок, цифрове масштабування має перевагу в тому, що його інтерполяція здійснюється до внесення дефектів компресії. Якщо ви виявляєте, що цифровий зум вам потрібен дуже часто, купіть телеконвертор, а ще краще об'єктив з великою фокусною відстанню.

Сенсори - це пристрої, що визначають лише градації сірого (градації інтенсивності світла - від білого до повністю чорного). Щоб камера могла розрізняти кольори, кремній за допомогою процесу фотолітографії накладається масив кольорових фільтрів. У тих сенсорах, де використовуються мікролінзи, фільтри розміщуються між лінзами та фотоприймачем. У сканерах, де використовуються трилінійні ПЗС (поряд розташовані три ПЗС, що реагують відповідно на червоний, синій і зелений кольори), або в high-end цифрових камерах, де також використовуються три сенсори, на кожен сенсор фільтрується світло певного кольору. (Зауважимо, що в деяких камерах з кількома сенсорами використовуються комбінації кількох кольорів у фільтрах, а не три стандартні). Для пристроїв з одним сенсором, якими є більшість споживчих цифрових фотоапаратів, для обробки різних кольорів використовуються масиви кольорових фільтрів (color filter arrays, CFA).

Для того, щоб кожному пікселю відповідав свій основний колір, над ним міститься фільтр відповідного кольору. Фотони, перш ніж потрапити на піксель, спочатку проходять через фільтр, який пропускає лише хвилі свого кольору. Світла іншої довжини просто поглинатиметься фільтром. Вчені визначили, що будь-який колір у спектрі можна отримати змішуванням лише кількох основних кольорів. У моделі RGB таких кольорів три.

Для кожного застосування розробляються масиви кольорових фільтрів. Але в більшості сенсорів цифрових камер найпопулярнішими є масиви фільтрів колірної моделі Байєра (Bayer pattern). Ця технологія була винайдена в 70-х компанією Kodak, коли проводилися дослідження в галузі просторового розподілу. У цій системі фільтри розташовані упереміж, у шаховому порядку, а кількість зелених фільтрів вдвічі більша, ніж червоних або синіх. Порядок розташування такий, що червоні та сині фільтри розташовані між зеленими.

Таке кількісне співвідношення пояснюється будовою людського ока - він чутливіший до зеленого світла. А шаховий порядок забезпечує однакові кольори зображення незалежно від того, як ви тримаєте камеру (вертикально або горизонтально). При читанні інформації з такого сенсора кольори записуються послідовно в рядках. Перший рядок повинен бути BGBGBG, наступний - GRGRGR і т.д. Така технологія називається послідовною RGB (sequential RGB).

У ПЗЗ камерах поєднання всіх трьох сигналів воєдино відбувається не на сенсорі, а в пристрої формування зображення, вже після того, як сигнал перетворений з аналогового виду цифровий. У сенсорах КМОП це суміщення може відбуватися безпосередньо на чіпі. У будь-якому випадку, первинні кольори кожного фільтра математично інтерполуються з урахуванням кольорів сусідніх фільтрів. Зауважимо, що в будь-якому зображенні більшість точок - це змішування основних кольорів, і лише деякі дійсно представляють чистий червоний, синій або зелений колір.

Наприклад, щоб визначити, чи вплив сусідніх пікселів на колір центрального при лінійній інтерполяції оброблятиметься матриця пікселів розміром 3х3. Візьмемо, наприклад, найпростіший випадок – три пікселі – з синім, червоним та синім фільтрами, розташовані в одному рядку (BRB). Припустимо, що ви намагаєтеся отримати результуюче значення кольору червоного пікселя. Якщо всі кольори рівноправні, колір центрального пікселя обчислюється математично як дві частини синього до однієї частини червоного. Насправді ж алгоритми навіть простої лінійної інтерполяції набагато складніші, вони враховують значення всіх навколишніх пікселів. Якщо інтерполяція відбувається погано, то виходять зубці на межі зміни кольору (або з'являються колірні артефакти).

Зазначимо, що слово "дозвіл" у сфері цифрової графіки використовується некоректно. Пуристи (або педанти - кому як більше подобається), знайомі з фотографією та оптикою, знають, що роздільна здатність - це міра здатності людського ока або приладу розрізняти окремі лінії на сітці дозволів, наприклад, на сітці ISO, показаній нижче. Але в комп'ютерній індустрії прийнято дозволом називати кількість пікселів, і якщо так повелося, ми також підемо цієї конвенції. Адже навіть розробники називають роздільною здатністю кількість пікселів у сенсорі.

Порахуємо?

Розмір файлу зображення залежить від кількості пікселів (дозвіл). Чим більше пікселів, тим більший файл. Наприклад, зображення сенсорів стандарту VGA (640х480 або 307200 активних пікселів) займатиме в стиснутому вигляді близько 900 кілобайт. (307200 пікселів по 3 байти (R-G-B) = 921600 байт, що приблизно дорівнює 900 кілобайтам) Зображення 16 MP сенсора займатиме близько 48 мегабайт.

Здавалося б, що такого - порахувати кількість пікселів у сенсорі, щоб визначити розмір зображення, що виходить. Тим не менш, виробники камер представляють купу різних цифр, і щоразу стверджують, що це і є справжня роздільна здатність камери.

У загальну кількість пікселів входять всі пікселі, що фізично існують у сенсорі. Але активними вважаються ті, які беруть участь у отриманні зображення. Близько п'яти відсотків усіх пікселів не братимуть участі в отриманні зображення. Це дефектні пікселі або пікселі, що використовуються камерою за іншим призначенням. Наприклад, можуть бути маски для визначення рівня темнового струму або для визначення формату кадру.

Формат кадру – співвідношення між шириною та висотою сенсора. У деяких сенсорах, наприклад, з роздільною здатністю 640х480, це співвідношення дорівнює 1,34:1, що відповідає формату кадру більшості комп'ютерних моніторів. Це означає, що зображення, створені такими сенсорами, точно вкладатимуться в екран монітора, без попереднього кадрування. У багатьох апаратах формат кадру відповідає формату традиційної 35-міліметрової плівки, де співвідношення рівне 1:1,5. Це дозволяє робити знімки стандартного розміру та форми.

Інтерполяція дозволу

Крім оптичного дозволу (реальна здатність пікселів реагувати на фотони), існує також дозвіл, збільшений програмно-апаратним комплексом, за допомогою алгоритмів, що інтерполюють. Як і інтерполяції кольорів, в інтерполяції дозволу математично аналізуються дані сусідніх пікселів. При цьому внаслідок інтерполяції створюються проміжні значення. Таке "використання" нових даних може проводитися досить гладко, при цьому інтерполовані дані будуть чимось середніми, між реальними оптичними даними. Але іноді за такої операції можуть виникати різні перешкоди, артефакти, з'являтися спотворення, у яких якість зображення лише погіршиться. Тому багато песимістів вважають, що інтерполяція дозволу - це не спосіб поліпшення якості зображень, а лише спосіб збільшення файлів. При виборі пристрою звертайте увагу, яка роздільна здатність вказана. Не варто дуже радіти високій інтерполірованій роздільній здатності. (Воно позначається як interpolated або enhanced).

Ще один процес обробки зображення на програмному рівні – це субдискретизація (Sub-sampling). По суті, це процес, обернений до інтерполяції. Цей процес проводиться на стадії обробки зображення, вже після того, як дані перетворені з аналогового цифрового вигляду. При цьому видаляються дані різних пікселів. У сенсорах КМОП цю операцію можна провести на самому чіпі, тимчасово відключивши зчитування певних рядків пікселів, або зчитуючи дані лише з обраних пікселів.

Субдискретизація виконує дві функції. По-перше, для ущільнення даних – щоб зберігати більше знімків у пам'яті певного розміру. Чим менше кількість пікселів, тим менше виходить розмір файлу, і тим більше знімків ви зможете вмістити на картці пам'яті або у внутрішній пам'яті пристрою і тим рідше вам доведеться завантажувати фотографії на комп'ютер або міняти картки пам'яті.

Друга функція цього процесу - створення зображень певного розміру певних цілей. Камери з 2MP сенсором цілком по зубах зробити знімок стандартної фотографії розміром 8х10 дюймів. Але якщо ви спробуєте надіслати таку фотографію поштою, це помітно збільшить розмір листа. Субдискретизація дозволяє обробити зображення так, щоб воно нормально виглядало на моніторах ваших друзів (якщо не ставити за мету деталізацію) і при цьому відправлялося досить швидко навіть на машинах з повільним з'єднанням.

Тепер, коли ми ознайомилися з принципами роботи сенсорів, знаємо, як виходить зображення, давайте заглянемо трохи глибше і торкнемося більш складних ситуацій, що виникають при цифровій фотографії.

Що таке інтерполяція камери?

Всі сучасні смартфони мають вбудовані камери, що дозволяють збільшувати отримані зображення за допомогою спеціальних алгоритмів. З математичної точки зору інтерполяція є способом виявлення проміжних значень числа за наявним набором дискретних параметрів.

Ефект інтерполяції чимось нагадує дію лупи. Програмне забезпечення смартфона не збільшує чіткість та різкість зображення. Воно просто розширює картинку до необхідного розміру. Деякі виробники смартфонів пишуть на упаковці своїх виробів, що вбудована камера має дозвіл до 21 Мп. Найчастіше йдеться саме про інтерполіроване зображення, яке має низьку якість.

Типи інтерполяції

Метод найближчого сусіда

Метод вважається базовим і належить до категорії найпростіших алгоритмів. Параметри пікселя визначаються на основі однієї найближчої точки. В результаті математичних розрахунків розмір кожного пікселя збільшується вдвічі. Використання методу найближчого пікселя не потребує великих обчислювальних потужностей.

Білінійна інтерполяція

Значення пікселя визначається на основі даних про чотири найближчі точки, зафіксовані камерою. Результатом обчислень стає зважене усереднення параметрів 4 пікселів, які оточують вихідну точку. Білінійна інтерполяція дозволяє згладжувати переходи між колірними межами предметів. Зображення, отримані з використанням цього методу, значно перевершують якість картинки, інтерполовані методом найближчого пікселя.

Бікубічна інтерполяція

Значення кольору точки, що шукається, обчислюється на основі параметрів 16 найближчих пікселів. Крапки, які розташовані найближче, отримують при розрахунку максимальну вагу. Бікубічна інтерполяція активно використовується програмним забезпеченням сучасних смартфонів та дозволяє отримати досить якісне зображення. Застосування методу вимагає значної потужності центрального процесора і високої роздільної здатності вбудованої камери.

Щоб не ставити зайвих питань:

Плюси і мінуси

У фантастичних фільмах часто показують, як камера фіксує обличчя перехожого та передає цифрову інформацію комп'ютеру. Машина збільшує зображення, розпізнає фотографію та знаходить людину в базі даних. У реальному житті інтерполяція не додає зображення нових деталей. Вона просто збільшує вихідну картинку за допомогою математичного алгоритму, покращуючи її якість до прийнятного рівня.

Дефекти інтерполяції

Найчастішими дефектами, що виникають при масштабуванні зображень, вважаються:

• Ступінчастість;
• Розмитість;
• Ефект ореолу (гало).

Всі інтерполяційні алгоритми дозволяють дотримуватися певного балансу перерахованих дефектів. Зменшення ступінчастості обов'язково викличе збільшення розмитості зображення та появи гало. Посилення різкості зображення призведе до підвищення розмитості картинки тощо. Крім перелічених дефектів інтерполяція може викликати різні графічні «шуми», які можна спостерігати при максимальному збільшенні зображення. Йдеться про появу «випадкових» пікселів та невластивих даному предмету текстур.