Skalieren von Grafiken, Interpolation

Die Interpolation wird Ihnen ständig in Form von skalierten Bildern begegnen. GIMP bietet einige Verfahren zum Interpolieren Ihrer Grafiken an.

Menü Bild - Bild skalieren
Menü Bild – Bild skalieren

Welche Vorteile und Nachteile diese einzelnen Verfahren haben, möchte ich Ihnen in den folgenden Absätzen zeigen.

Interpolation | Hinter diesem Begriff verbirgt sich ein mathematisches Verfahren welches dazu dient, eine lückenhafte Folge von Werten mit neu errechneten Werten in den Lücken aufzufüllen.

Dialog Bild skalieren
Dialog Bild skalieren

Um dieses Verfahren optisch deutlich zu machen und nicht zuletzt um Ihrem Auge ein wenig Futter anzubieten, habe ich die Interpolationsverfahren, die GIMP zur Verfügung stellt, an einer 5 x 5 Pixel großen Testgrafik untersucht.

Das Testbild enthält nur wenige einfache Farben. Dieses kleine Bild wird jeweils mit je einem von GIMP bereitgestellten Verfahren auf 1000 x 1000 Pixel vergrößert (skaliert bzw. interpoliert).

Interpolation "Keine"
Interpolation „Keine“

Keine Interpolation | Dieses Verfahren ermittelt keine Zwischenwerte zwischen benachbarten Farbwerten der Pixel.

Angrenzende Farbbereiche werden daher nicht mit einem neuen Farbwert besetzt.

Als Ergebnis der Skalierung auf 1000 x 1000 Pixel erhalten Sie das Testbild farblich unverändert, jedoch auf 1000 x 1000 Pixel vergrößert.

Farbübergänge sind, wie im Original, scharf voneinander abgegrenzt.

Interpolation "Linear"
Interpolation „Linear“

Linear | Die lineare Interpolation ist aus mathematischer Sicht sicher die einfachste Variante. Eine Zahlenkolonne von benachbarten Farben, die zum Beispiel aus den Werten [10; 50; 100;…] bestünde, würde um [10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100 ergänzt werden.

Die Sprünge zwischen den Werten sind immer gleich groß (10), daher auch Linear.

Diese Variante ist gut geeignet wenn Sie gleichmäßige Farbübergänge beim Skalieren erzeugen wollen. Allerdings kommen diese sehr kantig daher.

Interpolation "Kubic"
Interpolation „Kubic“

Kubisch | Beim kubischen Verfahren unterliegt die Interpolation einer quadratischen Berechnung.

Erkennbar wird diese Interpolation daran, dass eine größere Kantenschärfe herrscht als unter „Linear“.

Sie können das kubische Verfahren dazu verwenden um die Schärfe von Grafiken beim Skalieren zu verbessern, allerdings sollte Ihnen bewusst sein, dass die Kantenschärfe nie besser werden kann als die des Originals. Nebeneffekt: Wie Sie selbst sehen können, scheinen sich die geraden Farbbalken ein wenig zu verbiegen.

Interpolation "Sinc Lanczos3"
Interpolation „Sinc Lanczos3“

Sinc | Hinter diesem Begriff verbirgt sich eine Rechteckfunktion (die ich jedoch nicht weiter ausführen werde), die zur Berechnung von Farbübergängen herangezogen wird.

Wenn Sie so wollen, stellt „Sinc“ eine Mischung aus „Kubisch“ und „Linear“ dar.

Leider geht dabei der gelbe Farbbalken in der Testgrafik fast vollständig verloren. Die schwarze „Treppe“ wird hingegen fast perfekt in eine Schräge umgewandelt. Mit Treppeneffekten und Blockansätzen kann dieses Verfahren also sehr gut umgehen.

Letztendlich ist es für Sie als Grafiker nicht wichtig jedes einzelne Verfahren mathematisch herleiten zu können. Wichtiger ist es die Vorzüge oder die Nachteile der einzelnen Varianten zu kennen, da sie nicht unerheblichen Einfluss auf die zu skalierende Grafik nehmen können. Sie sollten beim praktischen Einsatz einige dieser Verfahren ausprobieren und nach rein optischen Gesichtspunkten entscheiden, welches Verfahren Ihrer Grafik gut tut und welches ungeeignet für Ihr Bild ist.

Natürlich können Sie Grafiken auch durch skalieren verkleinern. Prinzipiell wirken hier die selben Mechanismen und Verfahren.

Bild eines Strandkorbes
Bild eines Strandkorbes

Ihnen sollte jedoch bewusst sein, das die Verkleinerung von Grafiken mit dem Verlust von Pixeln verbunden ist. Unter anderem werden daher auch mehrere Pixel zu einem Pixel farblich verschmolzen.

Am Ende dieses Themas möchte ich Ihnen noch ein praktisches Beispiel zeigen.

Im Foto oben sehen Sie einen Strandkorb auf der rechten Bildseite stehen.

Interpolation "Linear"
Interpolation „Linear“

Das gesamte Bild wird von 1024 x 1365 Pixel auf 3000 x 3999 Pixel vergrößert. Ich werde die beiden Optionen „Linear“ und „Sinc Lanczos3“ gegenüberstellen und Ihnen die relevanten Bilddetails in einer Vergrößerung zeigen.

Das „Lineare“ Skalierungsverfahren zeigt an schrägen Bildverläufen ganz deutlich seine Probleme die es damit hat. Der Haltegriff und die Stange der Jalousie weisen starke Treppen bzw. Blockansätze auf.

Interpolation "Sinc Lanczos3"
Interpolation „Sinc Lanczos3“

„Sinc Lanczos3“ kommt nach dem Skalieren sehr viel weicher und geschmeidiger für das Auge des Betrachters daher.

Schräge Bildelemente sind für diesen Algorithmus scheinbar kein Problem. Allerdings ist „Sinc Lanczos3“ auch das rechenintensivste und daher auch das langsamste Verfahren um Bilder zu skalieren. Die Bildschärfe ist unter „Sinc Lanczos3“ schwächer als beim Verfahren „Linear“.

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