Beim Skalieren von Bildern in GIMP im Bereich Qualität wurde ich aufgefordert, eine der folgenden Interpolationen zu wählen:
Was ist der Unterschied zwischen diesen und denen, die in Bezug auf Qualität / Verlustfreiheit am besten sind?
Antworten:
Diese vier Optionen definieren, wie das Bild skaliert wird. Jede Option beschreibt einen Algorithmus, der dazu verwendet wird. Siehe Bildabtastung .
Keine: Der Algorithmus für den nächsten Nachbarn wird verwendet. Nach dem Skalieren erfolgt keine Glättung.
Linear : Durch Berühren der Pixel werden ihre Werte gemittelt.
Kubisch : Durch Berühren der Pixel werden ihre Werte gemittelt, sodass die zentralen Pixel den höchsten Wert behalten.
Lanczos : Pixel werden an einen Algorithmus übergeben, der ihre Farbe / Alpha mit Hilfe von sinc-Funktionen mittelt (ähnlich wie bei der Sinusinterpolation, etwa kubisch).
Keiner dieser Algorithmen ist direkt überlegen, wie die Links beschreiben. Stattdessen ist es besser, die Situationen aufzulisten, in denen Sie am liebsten übereinander verwenden möchten:
Keine (nächster Nachbar): Verwenden Sie diese Option, wenn Sie absolut keine Abtastung (Unschärfe) des Bildes wünschen.
Linear: Verwenden Sie diese Option, wenn Sie sehr kleinen Text haben. sonst ist kubische Interpolation meist besser. Dies führt zu unscharfen, aber gezackten Kanten.
Kubisch: Für die meisten Bilder verwenden. Wenn das Bild nicht sehr klein oder unglaublich detailliert ist, hilft die kubische und bikubische Interpolation dabei, die Kanten glatt zu halten. Laut Wikipedia kann es manchmal den wahrgenommenen Kontrast erhöhen oder Artefakte verursachen.
Lanczos: Diese Interpolationsmethode ähnelt der kubischen Methode, mit der Ausnahme, dass anstelle von Unschärfe ein "Klingelmuster" erzeugt wird. Der Vorteil ist, dass es detaillierte Grafiken verarbeiten kann, ohne wie die kubischen Filter zu verwischen.
Ich bevorzuge den nächsten Nachbarn für Pixelkunst, linear oder lanczos für kleinen Text und kubisch für alles andere. Diese Auswahl ist subjektiv und keineswegs die "richtige" Verwendung für die Algorithmen.