مستخدم:بكاش/ملعب
في رسومات الحاسوب والتصوير الرقمي، يشير مقياس الصورة إلى تغيير حجم صورة رقمية. في تكنولوجيا الفيديو، يُعرف تكبير المادة الرقمية بتكبير أو تحسين الدقة.
عند تغيير حجم صورة رسومية متجهية، يمكن قياس الأعداد الأولية للرسم التي تشكل الصورة باستخدام تحويلات هندسية، دون فقدان جودة الصورة. عند تغيير حجم صورة رسومات نقطية، يجب إنشاء صورة جديدة ذات عدد أكبر أو أقل من وحدات البكسل. في حالة تقليل رقم البكسل (التدرج) يؤدي ذلك عادة إلى فقدان الجودة المرئية. من جهة معالجة الإشارات الرقمية، فإن قياس الرسومات النقطية هو مثال ثنائي الأبعاد لتحويل معدل العينة، بتحويل إشارة منفصلة من معدل أخذ العينات (في هذه الحالة معدل أخذ العينات المحلي) إلى آخر.
الوصف الرياضي[عدل]
يمكن تفسير قياس الصورة على أنه شكل من أشكال إعادة تشكيل الصورة أو إعادة بناء الصورة من منظور نظرية أخذ العينات في Nyquist. وفقاً للنظرية، لا يمكن تنفيذ الاختزال إلى صورة أصغر من نسخة أصلية عالية الدقة إلا بعد تطبيق مرشح مناسب لمنع التعرُف ثنائي الأبعاد لمنع التعرية. يتم تقليل الصورة إلى المعلومات التي يمكن أن تحملها الصورة الأصغر.
في حالة أخذ العينات، يأخذ فلتر إعادة التعمير محل فلتر التعرية.
-
الصورة الأصلية -
الصورة الأصلية في مجال الترددات المكانية -
2D تمريرة منخفضة تصفيتها -
صورة مفلترة في مجال الترددات المكانية
-
4 × اختزال -
4 × اختطاف فورييه (إعادة البناء الصحيحة) -
4 × اختزال فورييه (مع التعرج)
.png)
.png)
إن اتباع نهج أكثر تطوراً في رفع المستوى يعامل المشكلة على أنها مشكلة عكوسة، وحل مسألة توليد صورة معقولة، والتي تبدو، عند تقليصها، وكأنها صورة المدخلات. تم تطبيق مجموعة متنوعة من التقنيات لهذا، بما في ذلك تقنيات التحسين مع شروط التنظيم واستخدام التعلم الآلي من الأمثلة.
الخوارزميات[عدل]
انظر أيضًا: معرض مقارنة خوارزميات قياس الصورة يمكن تغيير حجم الصورة بعدة طرق.
طريقة البحث عن العنصر الأقرب (nearest neighbour interpolation)[عدل]
واحدة من الطرق الأبسط لزيادة حجم الصورة هي الاستكمال الداخلي الأقرب، واستبدال كل بكسل بأقرب بكسل في المخرجات، وذلك لأن الارتقاء إلى الأعلى يعني بكسلات متعددة من نفس اللون، وهذا يمكن أن يحتفظ بالتفاصيل الحادة في فن بيكسل، في الصور السلسة سابقا. "أقرب" في أقرب الجار ليس بالضرورة أن يكون أقرب رياضيات. تطبيق واحد مشترك هو دائما نحو الصفر، وتقريب هذه الطريقة تنتج عدد أقل من القطع الأثرية وأسرع لحساب.
خوارزميات ثنائية و bicubic[عدل]
يعمل استيفاء Bilinear من خلال interpolating قيم لون البكسل، إدخال انتقال مستمر إلى الإخراج حتى عندما يكون للمواد الأصلية انتقالات منفصلة. على الرغم من أن هذا أمر مرغوب فيه بالنسبة للصور ذات الدرجة اللونية المستمرة، فإن هذه الخوارزمية تقلل التباين (الحواف الحادة) بطريقة قد تكون غير مرغوب فيها للفن الخطي. يعطي الاستكمال الداخلي Bicubic نتائج أفضل بكثير، مع زيادة بسيطة في التعقيد الحسابي.
Sinc و Lanczos اختزال[عدل]
يوفر اختزال sinc من الناحية النظرية أفضل إعادة الإعمار الممكنة لإشارة لا حدود لها تماما. من الناحية العملية، لا تتم تلبية الافتراضات وراء اختزال جذري تمامًا بواسطة الصور الرقمية الحقيقية. اختزال لانسزوس، وهو تقريب للطريقة المخلصة، يؤدي إلى نتائج أفضل. يمكن اعتبار الاستيفاء Bicubic بمثابة تقدير تقريبي للحساب الحسابي لعملية اختزال Lanczos. أخذ العينات مربع
أحد نقاط الضعف في الخوارزميات ثنائية الخطية والحزبية ذات الصلة هي أنها تقوم بتجربة عدد معين من البكسلات. عندما يتدرج أسفل أسفل عتبة معينة، مثل أكثر من مرتين لكل خوارزميات ثنائي أخذ العينات، ستختبر الخوارزميات بيكسلات غير متجاورة، مما يؤدي إلى فقدان البيانات، ويؤدي إلى نتائج تقريبية.
يتمثل الحل التافه لهذه المشكلة في أخذ عينات المربع، وهو اعتبار مربع الهدف في مربع الصورة على الصورة الأصلية، وتعيين كل البيكسل داخل المربع. يضمن ذلك مساهمة كل وحدات البكسل في المخرجات. يتمثل الضعف الرئيسي لهذه الخوارزمية في أنه من الصعب تحسينها.
مظهر سطحي نقطي[عدل]
الحل الآخر لمشكلة تقليل حجم أخذ العينات ثنائية الأبعاد هي mipmaps. و mipmap هو عبارة عن مجموعة من النسخ المخفضة. عند تصغير نطاق الخريطة، يتم استخدام أقرب mipmap أكبر كمصدر، لضمان عدم استخدام التدرج تحت الحد المفيد للتقشر المتعرج. هذه الخوارزمية سريعة وسهلة في التحسين. وهو قياسي في العديد من الإطارات مثل OpenGL. تستخدم التكلفة ذاكرة صور أكثر، بالضبط ثلث أكثر في التطبيق القياسي.
طرق تحويل فورييه[عدل]
الاستيفاء البسيط المبني على الفوارق التحويلية Fourier نطاق التردد مع مكونات صفرية (نهج سلس يستند إلى نافذة من شأنه أن يقلل من الرنين). إلى جانب الحفظ الجيد (أو الاستعادة) للتفاصيل، فالأمر المميز هو الرنين والنزف الدائري للمحتوى من الحدود اليسرى إلى الحدود اليمنى (والطريق).
الاستيفاء الموجه بالحواف[عدل]
تهدف خوارزميات الاستيفاء الموجّهة إلى الحواف إلى الحفاظ على الحواف في الصورة بعد القياس، بخلاف الخوارزميات الأخرى، التي يمكنها إدخال التحف الدائرية.
تتضمن أمثلة الخوارزميات لهذه المهمة الاستيفاء التوجيهي الجديد الموجه (NEDI)، [1][2] الاستقراء الموجه بالحواف (EGGI)، [3]الاستكمال التكراري القائم على التقوس (ICBI)، ,[4] والميل المكعب الاتجاهي (Directional Cubic Convolution) الاستيفاء (DCCI). [5] وجد تحليل 2013 أن DCCI كان أفضل النتائج في PSNR و SSIM على سلسلة من صور الاختبار..[6]
و hqx بالنسبة لرسومات الكمبيوتر المكبرة ذات الدقة المنخفضة و / أو القليل من الألوان (عادة من 2 إلى 256 لون)، يمكن تحقيق نتائج أفضل بواسطة hqx أو غيرها من خوارزميات التحجيم ذات البيكسلات الفنية. هذه تنتج حواف حادة وتحافظ على مستوى عال من التفاصيل.
كمية موجهة[عدل]
يوفر استخراج المتجهات، أو vectorization، طريقة أخرى. ينشئ Vectorization أولاً تمثيل متجه دقة - مستقلة للرسم ليتم قياسه. ثم يتم تقديم النسخة المستقلة عن القرار كصورة نقطية عند الدقة المطلوبة. يتم استخدام هذه التقنية بواسطة أدوبي إليستريتور، Live Trace، و إنكسكيب. [7] تتناسب رسومات Vector القابلة للتوسع مع الصور الهندسية البسيطة، في حين أن الصور الفوتوغرافية لا تحقق نجاحًا جيدًا في مجال النقل بسبب تعقيدها.
شبكات عصبية تلافيفية عميقة
تستخدم هذه الطريقة التعلم الآلي للحصول على صور أكثر تفصيلاً مثل الصور الفوتوغرافية والأعمال الفنية المعقدة. تتضمن البرامج التي تستخدم هذه الطريقة Waifu2x و Neural Enhance.
_detail.png)
_detail_-_upscaled_200%25_using_Paint_Shop_Pro.png)
_detail_-_upscaled_200%25_using_Waifu2x_in_Photo_mode_with_Medium_noise_reduction.png)
تطبيقات[عدل]
جنرال لواء[عدل]
يستخدم مقياس الصور في، من بين تطبيقات أخرى، متصفحات الويب [8]، ومحرري الصور، ومشاهد الصور والملفات، ومكبرات البرامج، والتكبير الرقمي، وعملية توليد الصور المصغرة وعند إخراج الصور من خلال الشاشات أو الطابعات.
فيديو[عدل]
هذا التطبيق هو تكبير الصور للمسارح المنزلية لأجهزة إخراج HDTV-ready من محتوى PAL-Resolution، على سبيل المثال من مشغل DVD. يتم تنفيذ الارتقاء في الوقت الفعلي، ولا يتم حفظ إشارة الإخراج.
تدرج بكسل الفن[عدل]
المقال الرئيسي: خوارزميات التحجيم Pixel-art
نظرًا لأن الرسومات البيكسل الفنية عادةً ما تكون منخفضة الدقة، فإنها تعتمد على وضع دقيق لبيكسلات فردية، وغالبًا مع مجموعة محدودة من الألوان. ينتج عن هذا رسومات تعتمد على إشارات بصرية منمقة لتعريف الأشكال المعقدة ذات الدقة المنخفضة، وصولاً إلى وحدات البكسل الفردية. هذا يجعل توسيع نطاق بكسل الفن مشكلة صعبة بشكل خاص.
تم تطوير الخوارزميات المتخصصة [9] للتعامل مع الرسومات البيكسل، حيث لا تأخذ خوارزميات القياس التقليدية في الاعتبار الإشارات الإدراكية.
نظرًا لأن تطبيقًا نموذجيًا هو تحسين مظهر ألعاب الفيديو من الجيل الرابع والأقدم في محاكيات الممرات وأجهزة التحكم، فقد تم تصميم العديد منها للتشغيل في الوقت الفعلي لصور الإدخال الصغيرة بمعدل 60 إطارًا في الثانية.
على الأجهزة السريعة، هذه الخوارزميات مناسبة للألعاب وغيرها من معالجة الصور في الوقت الحقيقي. توفر هذه الخوارزميات رسومات واضحة ونقية، مع تقليل التعتيم. تم تنفيذ خوارزميات التحجيم الفنية في نطاق واسع من المحاكيات ومحركات الألعاب ثنائية الأبعاد وإستعارات محركات الألعاب مثل HqMAME و DOSBox و ScummVM. اكتسبوا التقدير مع اللاعبين الذين شجعتهم هذه التقنيات على إحياء تجارب الألعاب في الثمانينيات والتسعينيات. [بحاجة لمصدر]
يتم استخدام هذه الفلاتر حاليًا في المحاكيات التجارية على Xbox Live و Virtual Console و PSN للسماح للألعاب الكلاسيكية منخفضة الدقة أن تكون أكثر جاذبية بصريًا على شاشات HD الحديثة. تتضمن الألعاب التي تم إطلاقها مؤخرًا هذه الفلاتر مجموعة Ultimate Genesis من Sonic، و Castlevania: The Dracula X Chronicles، و Castlevania: Symphony of the Night، و Akumajō Dracula X Chi no Rondo.
أنظر أيضا[عدل]
روابط خارجية[عدل]
المراجع[عدل]
- ^ "Edge-Directed Interpolation". اطلع عليه بتاريخ 2016-02-19.
- ^ Xin Li؛ Michael T. Orchard. "NEW EDGE DIRECTED INTERPOLATION" (PDF). 2000 IEEE International Conference on Image Processing: 311. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2016-02-14.
{{استشهاد بدورية محكمة}}: الوسيط غير المعروف|deadurl=تم تجاهله (مساعدة) - ^ Zhang, D.؛ Xiaolin Wu. "An Edge-Guided Image Interpolation Algorithm via Directional Filtering and Data Fusion" (PDF).
{{استشهاد بدورية محكمة}}: الاستشهاد بدورية محكمة يطلب|دورية محكمة=(مساعدة) - ^ K.Sreedhar Reddy؛ Dr.K.Rama Linga Reddy (ديسمبر 2013). "Enlargement of Image Based Upon Interpolation Techniques" (PDF). International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. ج. 2 ع. 12: 4631.
- ^ Dengwen Zhou؛ Xiaoliu Shen. "Image Zooming Using Directional Cubic Convolution Interpolation". اطلع عليه بتاريخ 2015-09-13.
- ^ Shaode Yu؛ Rongmao Li؛ Rui Zhang؛ Mou An؛ Shibin Wu؛ Yaoqin Xie. "Performance evaluation of edge-directed interpolation methods for noise-free images". arXiv:1303.6455.
- ^ Johannes Kopf and Dani Lischinski (2011). "Depixelizing Pixel Art". ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2011). ج. 30 ع. 4: 99:1–99:8. DOI:10.1145/2010324.1964994. مؤرشف من الأصل في 2015-09-01. اطلع عليه بتاريخ 2012-10-24.
- ^ Analysis of image scaling algorithms used by popular web browsers
- ^ "Pixel Scalers". اطلع عليه بتاريخ 2016-02-19.