सीम नक्काशी - छवि स्केलिंग में एक क्रांति

छवियों को स्केल करने के कई तरीके हैं।



1) निकटतम पड़ोसी - निकटतम पड़ोसी को मारना या क्लोन करना।

यदि हमें छवि को बड़ा करने की आवश्यकता है, तो हम पिक्सेल की पंक्तियों और स्तंभों को काटते हैं, और उन्हें डुप्लिकेट करते हैं - यदि यह कभी आसान नहीं हो सकता है ... और शायद इससे भी तेज ... सामान्य तौर पर, जब तक हम तस्वीर की गुणवत्ता को याद नहीं करते तब तक सब कुछ ठीक है।



2) बिलिनियर - यहां हम पड़ोसियों को पार करते हैं।

छवि को कम करते हुए, हम कुछ औसत के बराबर एक-एक करके दो पिक्सेल बदलते हैं, और जब हम ठीक उसी पिक्सेल को बड़ा करते हैं, तो हम माता-पिता के बीच सम्मिलित होते हैं। बहुत मुश्किल नहीं है, लेकिन गुणवत्ता बहुत बेहतर है!



3) बाइबिक - एक स्वीडिश परिवार।

यहां सब कुछ बिलिनियर के साथ ही है, केवल अधिक माता-पिता के साथ। यानी "बच्चे" का रंग सभी पड़ोसी पिक्सेल और कभी-कभी पड़ोसी के पड़ोसियों से प्रभावित होता है। और यह निश्चित रूप से अधिक सुंदर है।



4) वेक्टर / फ्रैक्टल आधारित - यहाँ एल्गोरिदम अधिक जटिल हैं।

संक्षेप में, स्केलिंग से पहले, चित्र वेक्टरकृत होता है, और वैक्टर नए पिक्सल के लिए एक रंग चुनने की प्रक्रिया में शामिल होते हैं, जिनमें से किनारे थोड़ा अधिक विपरीत होते हैं। नतीजतन, छवि मूल रूप से जीतती है।



यहाँ, प्रशंसा:







लेकिन इस पूरे शस्त्रागार में आनुपातिक रूप से विस्तार या छवियों को कम करने के लिए काम किया गया है। नहीं, यह सब, निश्चित रूप से, यहां तक ​​कि अगर आप छवि को केवल क्षैतिज या लंबवत रूप से संकुचित या विस्तारित करते हैं, तब भी काम करेंगे, लेकिन वस्तुओं के परिवर्तित अनुपात पूरी छाप को खराब कर देंगे।







मित्सुबिशी इलेक्ट्रिक रिसर्च लेबोरेटरी से शैई एवेदान और एरियल शमीर ने इस पर वस्तुओं के अनुपात को बदलने के बिना छवि को स्केल करने के लिए SIGGRAPH 2007 तकनीक प्रस्तुत की। हम्म ... यह विरोधाभासी लगता है ... लेकिन अभी भी यह है, और यहाँ एक उदाहरण है:







बुरा नहीं है, है ना?



सिद्धांत रूप में, सब कुछ सरल है;)

तकनीक आपको यह निर्धारित करने की अनुमति देती है कि छवि के कौन से तत्व अधिक हैं और जो धारणा के लिए कम महत्वपूर्ण हैं, और यह जानकारी होने पर, छवि के अनुपातहीन स्केलिंग के साथ, हम कुछ अधिक दृढ़ता से संकुचित / खिंचाव करते हैं, और कुछ बिल्कुल भी नहीं बदलता है। मुख्य चाल, निश्चित रूप से, यह निर्धारित करना है कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं है। यहां आप विकसित एल्गोरिथम पर भरोसा कर सकते हैं, या आप छवि में महत्वपूर्ण स्थानों की मैन्युअल रूप से पहचान करके इसकी मदद कर सकते हैं।



और इस तकनीक का एक और अनुप्रयोग: यदि, छवि के एक टुकड़े को हटाने और खिंचाव करने के लिए, नई तकनीक के अनुसार, जो छेद बना है, उसके पड़ोसी हिस्से, यह पता चलता है कि यह टुकड़ा मौजूद नहीं था। मेरी राय में यह केले के क्लोन स्टाम्प और इसकी विविधताओं से अधिक दिलचस्प है;)



और अब हम वीडियो में सब कुछ देख रहे हैं:



खैर, यह केवल वाणिज्यिक या गैर-वाणिज्यिक कार्यान्वयन के लिए प्रतीक्षा करने के लिए बनी हुई है;)



पुनश्च। यहाँ Apple के QuickTime का उच्च रिज़ॉल्यूशन संस्करण है: कंटेंट-अवेयर इमेज रिसाइज़िंग के लिए सीम कार्विंग