S interpolačním algoritmem se setkáte různých obměnách leckde, od vzniku digitálního snímku až po jeho zpracování v počítači, mnohdy i na místech, kde byste to nečekali.
Přestože je interpolace pojem nejčastěji používaný při zvětšování či zmenšování fotografií, není to její jediné využití. V mnoha případech je obraz interpolován několikrát, než vznikne finální snímek, který prošel celým procesem od zaznamenání na paměťovou kartu až po následné zpracování v počítači. Na začátku pořízení každé digitální fotografie dostává slovo barevná interpolace. Ta se ovšem u různých typů snímačů může lišit.
max. velikost
Interpolace doprovází celý životní cyklus fotografie. Poprvé nastupuje při samotném pořízení snímku, kdy se provádí barevná interpolace. Během zpracování fotografií v počítači je interpolace součástí nejrůznějších nástrojů, aniž byste o ní věděli. Narazíte na ni také například při změně rozměrů obrázku
Nikon D70, Nikkor 18–70 mm, F16, 1/160 s
Barevné mozaiky
Dnešní snímače se dají třídit různými způsoby. Z pohledu barevné interpolace se dělí do dvou hlavních skupin. Část snímačů má povrch potažený mozaikovým filtrem, nejčastěji v základních barvách RGB prostoru (red – červená, green – zelená, blue – modrá). Druhá skupina pak barevné interpolace vůbec nevyužívá. Na první technologii jsou založeny běžné snímače typu CCD či CMOS.
Čtvercové fotocitlivé buňky na snímači jsou uspořádány do mřížky. Na poli 2 × 2 buňky je vždy jedna červená, jedna modrá a dvě zelené buňky. Na každý červený a modrý bod tedy připadají dva zelené. Výrobci se tak snaží vyvážit citlivost vnímání lidského oka, které je nejcitlivější právě na zelenou barevnou složku. Tomuto vzoru se říká Bayerova maska nebo Bayerova mozaika.
Interpolační algoritmus pak zpracovává matici 3 × 3 a z ní vytváří barevnou hodnotu prostředního pixelu. Barevná interpolace tedy ztrojnásobuje velikost souboru – pro každý pixel se ukládá informace o třech barevných složkách v dané barevné hloubce.
Druhá, podstatně méně početná skupina snímačů Foveon vychází z čipu CMOS. Foveon má třívrstvou konstrukci – každá vrstva pro jednu z barev R, G a B. Neprobíhá zde tedy barevná interpolace. Technologie čipu Foveon měla překonat klasické čipy, ale reakce na její výsledky jsou rozporuplné. Třem barevným vrstvám však odpovídá i trojnásobná velikost takto pořízeného snímku.
Lepší než CCD?
Firma Fujifilm přišla na trh se snímačem Super CCD. Oproti klasickým CCD snímačům je tato technologie založena na osmihranných buňkách, jejichž pole je navíc pootočeno o 45 stupňů. Vzdálenost mezi osmihrannými buňkami po diagonálách je tak menší než vzdálenost buněk na klasických CCD snímačích. Výsledný obraz z těchto osmihranných buněk se však musí ukládat do souboru stejně jako u čtvercové mřížky. Protože jsou buňky blízko sebe, vzniká překrytím mřížky a interpolací větší obraz než je efektivní rozlišení snímače, zvětšení snímku pak závisí na kvalitě algoritmu.
CCD, Super CCD a Foveon Základní rozdíly mezi jednotlivými typy snímačů jsou v jejich konstrukci. Od ní se pak také odvíjí průběh barevné interpolace.   
CCD snímač s barevným mozaikovým filtrem | Super CCD snímač s osmihranými buňkami | Průřez jednotlivými vrstvami snímače Foveon
|
Se 6Mpx snímačem tak můžete pořídit snímky o rozlišení až 12 Mpx. Toto zvětšení mívá lepší výsledky než zvětšování JPEG snímku v počítači, protože interpolace probíhá ještě před JPEG kompresí. Interpolací JPEGu v počítači může dojít ke vzniku nechtěných artefaktů či ke zvýraznění vad pořízeného snímku. Na druhou stranu zvětšování ve fotoaparátu zabere nějaký čas navíc. Výhody obou metod slučuje formát RAW, u kterého „vyvolání“ surového materiálu ponecháte na programu v počítači. Stejně jako při zvětšování v počítači interpolace nevytvoří detaily, které snímač nezachytil.
Nepřibližujte digitálně
Další oblastí, kde přichází do hry interpolace, je digitální přiblížení. To se snaží napodobit optický zoom tak, že „vyřízne“ zvolenou část snímku a digitálně ji přiblíží, tj. zvětší výřez snímku na zvolené rozměry. Lepší než používat digitální přiblížení je ovšem změnit ohniskovou vzdálenost objektivu nebo se k fotografovanému objektu přiblížit fyzicky. Pokud nic z toho není možné, je lepší pořídit fotku bez digitálního zoomu a následně ji zvětšit úpravami v počítači, které mají sofistikovanější princip.
Ještě před změnou rozměrů se u snímky architektury často uplatní funkce narovnání kácejících se linií. Při této transformaci se opět dostává do popředí interpolace, která dopočítává chybějící obrazové body. Interpolace se využívá i při narovnávání horizontu nebo při ruční rotaci snímků.
Po barevné interpolaci je nicméně nejčastějším místem jejího využití změna rozměrů fotografie. Je důležité vědět, že se vždy počítá doplňující barevná informace z již existujících oblastí snímku a že neexistuje žádná dokonalá nebo absolutní interpolace, která by vždy zaručeně fungovala. Vždy jde o to, poskytnout divákovi dojem, že výsledný zvětšený snímek obsahuje více detailů, než je skutečnost.
Digitální zvětšeniny
Všechna úskalí související se zvětšováním digitálních fotografií začínají u velikosti pořízeného snímku. Přesněji, odvíjejí se od počtu efektivních pixelů snímače daného digitálního přístroje. Například s fotografiemi pořízenými 5Mpx přístrojem lze provádět slušné výřezy pro umístění na web. Horší už to bývá s následným zvětšováním těchto výřezů, případně s jejich tiskem. Naštěstí ale existuje několik různých interpolací, kterými lze fotografie zvětšovat.
Hned na začátku je nutné si znovu uvědomit, že do fotografie nemůžete při zvětšování přidat detaily, které nejsou ve zdrojovém snímku. Pokud ale zvolíte správný postup, dokážete z výchozího snímku vytvořit přijatelnou zvětšeninu. Při zvětšování často dochází k rozšiřování zašuměných oblastí, vzniku zubatých (aliasing) nebo změkčených hran a jiných artefaktů. Je užitečné seznámit se s tím, jak vypadají jednotlivé interpolace nabízené v dnešních editorech fotografií a jaké jsou jejich přednosti a vedlejší efekty.
Sousedovi nevěřte
Metoda „nejbližší soused“ byla pravděpodobně prvním způsobem zvětšování rastrových obrázků. Pixely, které chcete do scény přidat a obraz jimi zvětšit, se dopočítají prostým zkopírováním okolních pixelů. To má za následek hned několik vedlejších efektů. Hlavním problémem je „zubatost“ hran. Linie a okraje objektů, které na původním snímku vypadaly hladké, se po této transformaci stávají hranatými – „schodovitými“. Další problém, který plyne z kopírování okolních pixelů, je, že na výsledném obrázku budou jasně patrné čtverečky barevně stejných sousedních pixelů. Na snímku tak vzniká iluze zvětšení rozměru samotných pixelů. Na druhou stranu se jedná o velmi rychlou transformaci.
max. velikost
Racek zachycený v dramatickém letu; Nikon D70, Sigma 70–300 mm, F5,6, 1/1 250 s
Vlevo je použita metoda 110 procent, vpravo pak aplikace fraktálního zvětšení
Mohli bychom se domnívat, že vzhledem k nevýhodám, které s sebou metoda „nejbližšího souseda“ přináší, se už tento postup při zvětšení fotografií nepoužívá. Není tomu tak – setkáte se s ním například v některých programech při zvětšení na obrazovce nástrojem „lupa“ nebo při zobrazování rychlých náhledů před dopočítáním pomocí bikubické či jiné náročnější interpolace, kterou se tento snímek překryje. Pro zvětšování fotografií je však postup založený na kopírování okolních pixelů nevhodný.
Bilineární a bikubická
Lineární interpolace vychází z výpočtu nové barevné hodnoty obrazového bodu pomocí čtyř okolních pixelů. K výpočtu, jak z názvu plyne, se používá obyčejných čar. Na snímcích, které projdou lineárním vzorkováním, nedochází k zubatosti hran, ty jsou totiž průměrováním hodnot z výchozích pixelů lehce rozmazány. Vyspělejší metodou než bilineární je bikubická. Místo linií využívá křivek, kterými spojuje šestnáct okolních obrazových bodů a pomocí nich pak vypočítá potřebnou barevnou hodnotu pro výsledný pixel.
Výsledkem jsou přesnější zvětšeniny než při použití bilineární interpolace, výpočet však trvá o něco déle. Obě metody dávají lepší výsledky než prosté zkopírování okolních pixelů. Dochází k vyhlazení hran – anti-aliasingu. Hrany tedy již netrpí schodovitostí, ale také nejsou na zvětšených obrázcích tak ostré. Pro jejich zvýraznění se zvětšenina často lehce doostřuje.
max. velikost
Těsně po západu slunce; Olympus C730, F4, 1/200 s; následující ukázky jsou zvětšeny na 800 % původní velikosti
Vlevo bilineární interpolace – má za následek kvalitní zvětšeninu, nicméně s rozostřením hran; vpravo pak bikubická interpolace – zachovává hrany lépe než metoda bilineární
Vlevo metoda nejbližší soused – je jasně patrný aliasing a také zvětšení pixelů; vpravo fraktální interpolace – zvládla zvětšení snímku nejlépe, s velmi dobrým zachováním hran
Zvětšovat?
Výše zmíněné interpolace, které dnešní editory fotografií nabízejí, nejsou jediné možnosti zvětšování. Existuje několik postupů, jak digitální fotografie zvětšit s kvalitnějšími výsledky. Stojí sice nějaký čas navíc, ten se ale vyplatí investovat. Nejznámější aplikace pro úpravu fotografií Adobe Photoshop nabízí k bikubické interpolaci její doplnění – sharpen (obraz se lehce doostří) nebo smooth edges (vyhladí se hrany).
Velice dobrou metodu „supersampling“ pro zmenšování obrázků nabízí i česká aplikace Zoner Photo Studio. Ta se umí vypořádat s hrozbou artefaktů v obraze dokonce lépe než metoda bikubické interpolace. Kromě toho existují i programy specializující se na samotné zvětšování, jako je například S-Spline. Za tyto programy se pochopitelně platí, podobných výsledků se však dá se znalostí některých triků dosáhnout i v běžných editorech.
Schodová interpolace
Při zvětšování pomocí bikubické metody se často používá tzv. schodová interpolace. Je to poměrně známý postup, kdy zvětšování neprovádíte jednorázově, ale v několika krocích. Například obraz s rozměry 800 × 600 pixelů nezvětšíte na dvojnásobnou velikost najednou, ale postupně. Zvětšování si rozložíte například do 4–5 kroků. Výsledky schodové interpolace dopadají lépe než jednou aplikovaná bikubická interpolace. Dokonce můžete mezi jednotlivými fázemi zvětšování obraz lehce doostřovat a tím zajistit lepší čitelnost hran.
max. velikost
Původní obrázek před zmenšením
Vlevo zmenšení pomocí metody supersamplingu s doostřením, vpravo snímek zmenšený na stejnou velikost bikubickou metodou s doostřením. Na hranách větví je patrný vznik artefaktů
Metoda 110 procent
Během pokusů s metodou schodové interpolace se v praxi přišlo na trik využívající bikubického zvětšování. Označuje se jako metoda 110 procent, a dovoluje několikanásobně zvětšit vstupní snímek s velmi dobrým výsledkem. V podstatě jde stále o schodovou interpolaci, kdy se snímek v několika krocích vždy po 10 procentech zvětšuje až na požadovanou velikost. V mezikrocích lze rovněž aplikovat lehké doostření obrazu. Metodu 110 procent používají některé specializované komerční programy či plug-iny. Tento postup je však velmi jednoduchý a dá se snadno zapsat například jako sada akcí pro Photoshop. Jedná se o jednu z mála metod, která je schopna konkurovat fraktálnímu zvětšování.
Fraktální zvětšování
V poslední době se začala rozšiřovat fraktální interpolace, která ke zvětšování používá fraktální funkce detekující hrany v obraze. Díky nim věrně zachovává původní podobu hran a výsledné zvětšeniny neztrácejí tolik hranovou ostrost. Jak fraktální interpolace vypadá, si můžete vyzkoušet díky známému plug-inu Genuine Fractals pro Adobe Photoshop. Plug-in je komerční, avšak na dvacet použití je k dispozici zdarma. Nepotřebujete-li tedy velké tisky každý den, můžete si několik potřebných zvětšenin zdarma vyrobit.
Který postup zvolit?
Je nutné mít na paměti, že žádná metoda není dokonalá a vždy záleží na správném rozhodnutí u konkrétního snímku. Jinak se bude zvětšovat snímek s travnatou loukou a podzimním listím, jinak fotografie středověké katedrály. Proto, pokud jedna metoda nefunguje tak, jak očekáváte, není na škodu vyzkoušet jinou nebo parametry použitého postupu lehce upravit. Ani fraktální interpolace není perfektní a v některých případech může dopadnout hůře než metoda 110 procent. V drtivé většině případů se však na tyto dvě metody dá spolehnout.
Nezapomínejte, že pokud již vstupní snímek obsahuje velké množství nežádoucího šumu, je nutné šum před samotným zvětšováním vhodnou metodou odstranit v obrazovém editoru nebo přímo sáhnout po programu specializovaném na odstranění šumu, jako je Neat Image nebo Noise Ninja.
Původní text časopisu DIGIfoto.