Interpolación de imagenes
Muchos habrán oido hablar de la definición de la palabra Interpolar. Muchos otros seguirán con la duda. Pero... ¿Qué es realmente interpolar una imagen?
Interpolación: Se trata del proceso de calcular valores numéricos desconocidos a partir de otros ya conocidos mediante la aplicación de algoritmos concretos.
Vale... ¿Y que tiene que ver esto con la fotografía? Fácil.
La fotografía sigue este mismo patrón para interpolar una imagen. Partimos de una determinada fotografía (o dibujo) para obtener una nueva imagen de tamaño superior a la inicial, rellenando esa información desconocida con datos «inventados» a partir de un algoritmo específico.
Es importante tener en cuenta que la interpolación de una fotografía a un tamaño concreto (con dicha información «desconocida») nunca conseguiría la misma calidad de una fotografía realizada al mismo tamaño, ya que en este último caso la información es «real» y no «inventada». Queda claro entonces que la interpolación solo debe ser usada en determinadas ocasiones que no es posible recuperar esa información desconocida.
¿Y que algoritmos existen para interpolar fotografías? Muchos y muy variados, veamos los más usados:
- Interpolación por aproximación: Es uno de los métodos más antiguos que se basa en obtener el promedio de valores de los 2 pixeles más proximos. La interpolación bilineal es una mejora de la anterior, promediando en este caso 4 pixeles adyacentes.
- Interpolación bicúbica: Usada por programas como Adobe Photoshop o Paint Shop Pro es el método de interpolación considerado estándar (promedia 16 pixeles adyacentes). Photoshop además usa algunas variaciones como Interpolación bicúbica enfocada o Interpolación bicúbica suavizada que se basa en aplicar algunos cambios a la imagen final.
- Interpolación en escalera (Stair Interpolation): Se basa en la interpolación bicúbica con la diferencia que se va interpolando en incrementos de un 10% en cada paso con respecto al anterior.
- Interpolación S-SPline: Este método de interpolación determina el color de un pixel «desconocido» basándose en la totalidad de colores de la imagen, a diferencia que los metodos anteriores.
- Interpolación Lanczos: Disponible de forma gratuita en el excelente visualizador-editor IrfanView, se basa en la calidad de la imagen y ofrece resultados muy similares al método Mitchell.
- Interpolación Genuine Fractals: Por último, el sistema de interpolación de Genuine Fractals que parece tener también unos resultados bastante aceptables.
Finalmente, un enlace a una comparativas de algoritmos de interpolación bastante ilustrativo e interesante. Eso sí, en el idioma de Shakespeare.