Převzorkování obrazu je proces, kdy se mění počet pixelů v obrazu a je nutno určit hodnoty příslušných nových pixelů. Tento proces využíváme zejména tehdy, kdy měníme velikost obrázku.
V appletu si zvolte jeden z testovacích obrázků. Poté si vyberte metodu pro změnu rozlišení obrazu a popřípadě si zvětště Vámi vybranou část obrazu.
Základem každé metody pro převzorkování obrazu je převod diskrétního obrazu do obrazu se spojitým časem a pak zpět do nového diskrétního obrazu. Jedná se tedy o rekonstrukci signálu a následné vzorkování. Rekonstrukci signálu lze vyjádřit:
Ideální rekonstrukce dosáhneme tehdy, když jádro bude funkce sinc:
Tato funkce je však pro diskrétní případ nerealizovatelná a místo ní se tedy aplikují jiné metody:
Jádro je obdélníkového tvaru, tudiž je nespojité. Metoda je velmi rychlá, ale velmi nepřesná. Při zvětšení obrazu zvýrazňuje skoky, při zmenšování pak mizí tenké čáry. Je tedy vhodná především pro rychlé náhledy.
Bilineární interpolace má jádro ve tvaru „stanu“. Toto jádro je spojité, ale obsahuje nespojitosti v první derivaci. Tato metoda je rovněž rychlá, ale rozmazává ostré přechody. Její hardwarová akcelerace je velice snadná.
Bikubická interpolace má jako jádro kombinaci polynomů třetího stupně (odtud bikubická). Nespojitosti se tudíž přesouvají do vyšších řádů. Tato metoda je již pomalejší, dává však lepší výsledky.
Tato metoda využívá tzv. Lanczosova okno, které je aplikováno na funkci sinc. Tato metoda je výpočetně nejnáročnější, avšak dosahuje nejlepších výsledků.
Na následujícíh obrazcích jsou postupně zobrazeny výsledky metod nejbližšího souseda, bilineární interpolace a bikubické interpolace, které byly aplikovány na shodne vstupní hodnoty.
Všechny obrázky jsou převzaty z: GETREUER, Pascal. IPOL: Linear Methods for Image Interpolation. [online]. [cit. 2013-01-29]. Dostupné z: http://www.ipol.im/pub/art/2011/g_lmii/
(c) 2012–2013 Zdeněk Průša, Pavel Rajmic, Jan Špiřík, Ústav telekomunikací, FEKT, VUT v Brně