Phép nội suy ảnh xuất hiện trong mọi bức ảnh số tại giai đoạn nào đó như bóp méo, nắn chỉnh, lấp lỗ hổng hay trong sự phóng to bức ảnh.
Ảnh ban đầu
Sau nội suy Thay đổi kích cỡ
Bóp méo Hình 1.10: Hình ảnh nội suy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Ngay cả khi cùng một hình ảnh thay đổi kích cỡ hoặc bóp méo được thực hiện, kết quả có thể khác nhau đáng kể tùy thuộc vào thuật toán nội suy
Nội suy hoạt động bằng cách sử dụng các dữ liệu để biết giá trị ước tính ở điểm chưa rõ. Ví dụ: nếu bạn muốn biết nhiệt độ tại buổi trưa, nhưng chỉ được đo ở 11h và 1h chiều, bạn có thể ước tính giá trị của nó bằng việc thực hiện một phép nội suy tuyến tính:
Nếu bạn đã có thêm một thước đo tại 11:30 AM, bạn có thể thấy rằng số lượng lớn của nhiệt độ tăng đã xảy ra trước khi giờ trưa, và có thể sử dụng điểm dữ liệu bổ sung này để thực hiện một phép nội suy bậc hai.
Khi có càng nhiều những phép đo nhiệt độ gần buổi trưa, phức tạp hơn và chính xác hơn thì giải thuật phép nội suy có thể được xây dựng.
20 21 22 0 C h 11h AM 12h PM 1h PM Biết Biết Điểm nội suy
Hình 1.11: Biểu đồ minh họa giá trị ước tính sinh ra nhờ nội suy
20 21 22 0 C h 11h AM 12h PM 1h PM Biết Điểm nội suy mới Điểm nội Suy trước Biết Biết
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Ví dụ khi thay đổi kích cỡ hình ảnh
Phép nội suy ảnh làm việc trong hai phương hướng, và thử đạt được một phép xấp xỉ tối ưu. Màu sắc và cường độ của điểm có được dựa vào những giá trị điểm ảnh ở xung quanh. Ví dụ sau đây minh họa cách thay đổi kích thước ảnh làm việc như thế nào:
Không giống những sự thay đổi nhiệt độ bất thường không khí và đường dốc lý tưởng ở trên, những giá trị điểm ảnh có thể thay đổi xa bất ngờ hơn ở vị trí kế tiếp . Như với ví dụ nhiệt độ, càng biết nhiều về các điểm ảnh lân cận, thì việc nội suy sẽ càng dễ hơn. Bởi vậy kết quả hình ảnh nhanh bị giảm giá trị hơn là khi bạn kéo căng một hình ảnh và phép nội suy có thể chưa bao giờ thêm chi tiết nào vào ảnh cua bạn mà chưa sẵn sàng.
Ví dụ về sự quay ảnh, bóp méo ảnh
Phép nội suy cũng xảy ra mỗi lần Bạn quay hay bóp méo một ảnh. Ví dụ tiếp theo này cho thấy chi tiết hình ảnh có thể bị mất như thế nào
Hình ảnh suy biến Quay Hình ảnh Ban đầu Quay 450 Quay 90 0 (Nén) Quay 2 X 450 Quay 6 X 150 Nội suy 2D 183%
Ban đầu Trước Sau Không nội suy
Hình 1.13: Minh họa ảnh phóng to nhờ nội suy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Quay 900 là sự quay không tổn hao bởi vì không bao giờ có điểm ảnh nào phải định vị lại biên giới giữa hai điểm ảnh . Lưu ý làm thế nào hầu hết các chi tiết bị mất chỉ là lần quay đầu tiên. Mặc dù vậy hình ảnh kế tiếp sẽ suy giảm (tổn hao) ở các lần quay tiếp theo. Do đó nên tránh xoay ảnh và chỉ thực hiện khi cần thiết. toàn bộ sự tổn hao hiển nhiên trong sự tương phản màu sẽ giảm đi. những quầng tối được tạo ra xung quanh màu xanh nhẹ. Màu kết quả ở trên có thể được cải thiện một cách đáng kể phụ thuộc vào giải thuật phép nội suy và nội dung đối tượng.
Ví dụ về sự sinh ảnh trung gian
Kỹ thuật nội suy sử dụng hai hình ảnh để tạo ra một hình ảnh trung gian giữa hai hình ảnh này. Rồi lại kết hợp từng nửa hình ảnh được phân tách ra từ hình ảnh trung gian. Quá trình kéo căng hình ảnh được thực hiện một cách tự động, trong khi quá trình kết hợp hình ảnh lại được thực hiện bằng một số công cụ kiểm soát nhất định. Bất cứ công cụ nào trong quá trình này cũng đều có thể được sử dụng vào việc ghép những hình ảnh đơn giản. Những công nghệ tái tạo hình ảnh cơ bản trước đây thường tập trung vào những hình ảnh theo quy tắc.
Những hình ảnh trung gian được tạo ra cho người ta ảo giác rằng vật thể biến chuyển một cách nhanh chóng (xoay vòng và chuyển sang 3D) từ vị trí này sang vị trí khác (giữa các trạng thái trung gian).
Những điểm ảnh tương đương sẽ được tạo ra từ việc kết hợp giữa những tác động của người sử dụng với những phối hợp tự động được tạo ra từ những kỹ thuật tái tạo hình ảnh hiện có. Khi điểm tương đương được xác định chính xác thì có thể đảm bảo được rằng các phương pháp đã được đề cập trong phần này có thể tạo ra những hình ảnh bảo lưu được nguyên hình ảnh gốc. Trong thực tế, chúng ta đã biết rằng một sự tương đương ở mức tương đối thường là đã đủ để tạo ra các biến thể hình ảnh khá thuyết phục.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Chương 2
MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH
Hầu như tất cả các phần mềm chỉnh sửa ảnh đều sử dụng 1 hoặc nhiều phương pháp nội suy trong quá trình biến đổi ảnh. Hình ảnh sẽ mịn màng, không bị "vỡ hạt" khi phóng to, thu nhỏ tùy vào thuật toán được sử dụng trong giải thuật nội suy. Điều quan trọng là giải thuật nội suy sẽ không thêm thông tin gì mới cho hình ảnh, nó chỉ thêm điểm ảnh và làm tăng dung lượng của tập tin.
Trong chế bản hay những công việc có liên quan đến hình ảnh đều gặp phải một trở ngại đó là việc phóng to ảnh sẽ dẫn đến tình trạng ảnh bị bể, nên không thể in và chỉnh sửa được. Muốn phóng to ảnh người ta thường dùng phương pháp chụp, rửa hình, dùng máy quét để quét ảnh với độ phân giải cao, nhưng làm như thế rất mất thời gian lại không kinh tế. Hiện tại có rất nhiều nhà sản xuất phần mềm đã khắc phục được các vấn đề này bằng cách dùng các phương pháp nội suy ảnh, và bù đắp sự tương quan màu sắc trong quá trình biến đổi ảnh. Các phương pháp nội suy này được ứng dụng rất nhiều trong thực tế, như để xử lý biến đổi ảnh, sản xuất những chiếc máy ảnh đời mới,...Trong những chiếc máy ảnh kỹ thuật số này người ta sử dụng phương pháp nội suy để tính chất lượng pixel trên 1 đơn vị ảnh, trong các điều kiện ánh sáng được chụp của máy ảnh kỹ thuật số (KTS). Bộ cảm biến gắn trong chíp máy ảnh kỹ thuật số sẽ ghi nhận hình ảnh và ánh sáng, sau đó đưa ra các phép tính để kết xuất ra 1 file ảnh. Tuy nhiên vì bộ cảm biến của hầu hết các máy chụp ảnh kỹ thuật số hiện nay hầu như vẫn chưa thể đưa ra được 1 file ảnh có kích thước tiêu chuẩn đúng như 1 mắt phim 35mm truyền thống, điều này đồng nghĩa với sự sai lệch giữa ống kính máy ảnh vốn được sản xuất theo các tiêu chuẩn truyền thống và bộ cảm biến của máy ảnh kỹ thuật số hiện đại.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Vì vậy giá trị nội suy được sinh ra nhằm tái tạo, phục hồi những sai lệch giữa ống kính và bộ cảm biến. Giá trị nội suy càng cao thì file ảnh đưa ra càng không đẹp vì sự sai lệch đó là lớn. Một số máy ảnh kỹ thuật số không có giá trị nội suy thì chất lượng càng kém vì bộ cảm biến và chíp vi xử lý chỉ có thể nhận được hình ảnh ở chất lượng thấp mà không có cách khắc phục.
Tóm lại vấn đề là :
+ Nếu có giá trị nội suy, chất lượng hình ảnh sẽ được đảm bảo theo mức thiết lập cho máy chụp ảnh kỹ thuật số.
+ Giá trị nội suy được gán cho 1 bức ảnh càng cao thì chất lượng file ảnh đó càng thấp vì các pixel nội suy được gia tăng dựa trên các pixel thực mà ống kính máy ảnh thu nhận được (sự gia tăng đó đôi khi không phản ánh đúng sự thật).
+ Nếu không có giá trị nội suy, chất lượng ảnh của máy ảnh kỹ thuật số sẽ hoàn toàn phụ thuộc vào ống kính, bộ cảm biến và chíp xử lý dữ liệu.
Tuy nhiên hiện nay bên cạnh những máy ảnh kỹ thuật số có sử dụng phương pháp nội suy thì đã xuất hiện nhiều phần mềm nội suy ảnh cho phép phóng to ảnh, bóp méo ảnh hay biến đổi ảnh, sinh ảnh trung gian mà hình ảnh vẫn rõ nét, cho ra ảnh có dung lượng rất gọn nhẹ, tính tuỳ biến cao, cho phép phóng to ảnh theo dung lượng file, cho phép sinh ra các khung hình trung gian trông tự nhiên như thật.
Mặc dù nội suy có những hạn chế nhưng để có thể khắc phục những nhược điểm của hình ảnh, chúng ta vẫn nên thực hiện nội suy với những bức ảnh kém chất lượng khi thực hiện phóng to hình ảnh. Chất lượng của hình ảnh phụ thuộc rất nhiều vào việc sử dụng giải thuật nội suy, vì giải thuật nội suy chính là thuật toán xác định các giá trị màu sắc của các điểm ảnh mới được tính toán.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Thực hiện nội suy là tốt cho công việc phóng to hình ảnh, biến đổi hình ảnh, có nhiều phương pháp nội suy khác nhau, phương pháp này sử dụng tốt cho hình ảnh này, nhưng phương pháp khác lại thích hợp với hình ảnh khác. Vì vậy việc sử dụng phương pháp nội suy thích hợp là rất quan trọng.
Sự khác nhau của các thuật toán nội suy chính là cách phân tích màu sắc của các điểm ảnh và sử dụng thông tin đó để xác định giá trị màu sắc của các điểm ảnh mới.
Các giải thuật nội suy có thể được nhóm thành hai loại: Thích nghi và không thích nghi. Những phương pháp thích nghi thay đổi phụ thuộc vào những gì đang nội suy (tăng độ sắc nét, làm mịn cạnh), trong khi những phương pháp không thích nghi thực hiện với tất cả các điểm ảnh đều như nhau.Thuật toán không thích nghi bao gồm: Neighbor Nearest (nội suy các pixel gần nhất), Linear (tuyến tính), Bilinear (song tuyến), Trilinear (tam tuyến), Bicubic (song khối), Affine (tam giác) và một số thuật toán khác.
Phụ thuộc vào sự phức tạp của thuật toán, được sử dụng từ 0 đến 256 (hoặc nhiều hơn) điểm ảnh kế tiếp khi nội suy, bao gồm nhiều điểm ảnh liền kề nhau. Những giải thuật này có thể được sử dụng để bóp méo, sinh ảnh và thay đổi kích thước một bức ảnh.
Giải thuật Thích nghi bao gồm nhiều giải thuật trong phần mềm được cấp phép như : Qimage, Pro PhotoZoom, fractal và nhiều phần mềm khác.
Các thuật toán chủ yếu được thiết kế để tối đa hóa các chi tiết tự tạo trong hình ảnh mở rộng, do đó, một số có thể không được sử dụng để bóp méo hoặc xoay hình ảnh.