축소하면 품질이 점차 저하됩니까?

Photoshop에서는 래스터를 50 % 두 번 축소하는 대신 래스터를 75 % 축소하면 품질에 차이가 있습니까? 두 경우 모두 최종 크기는 동일합니다 (원본의 25 %).

내가 묻는 이유는 때로는 이전에 축소 된 것으로 알려진 이미지를 축소하려고하기 때문입니다. 이미지가 원래 크기 인 상태로 CTRL + Z (실행 취소)해야하는 것을 싫어합니다. 최종 품질에 영향을 미치지 않으면 이미지를 바로 아래로 축소하십시오.

그래서, 커뮤니티 위키의 당신 이 끔찍한 게시물을 수정할 수 있습니다.

Grrr, LaTeX는 없습니다. :) 최선을 다해야한다고 생각합니다.

정의:

우리는 이미지 (PNG, 또는 다른 무손실 * 형식)라는 이름의이있어 크기의 의 _X 에 의해 의 _Y를 . 우리의 목표는 그것을 p = 50 % 로 조정하는 것 입니다.

이미지 ( "배열") B 는 "직접 스케일 된"버전의 A 입니다. 그것은 것이다 B _(S) = 1 개 의 단계 번호.

A = B _{B s} = B ₁

이미지 ( "배열") C 는 "증분 적으로 스케일 된"버전의 A 입니다. 그것은 것입니다 C _의 = 2 단계의 수입니다.

A ≅ C _{C s} = C ₂

재미있는 것들 :

A = B ₁ = B ₀ × p

C ₁ = C ₀ × p ^{1 ÷ C _s}

A ≅ C ₂ = C ₁ × p ^{1 ÷ C _s}

분수의 힘이 보입니까? 이론적으로 래스터 이미지의 품질이 저하됩니다 (벡터 내부의 래스터는 구현에 따라 다름). 얼마예요? 우리는 다음에 그것을 알아낼 것입니다 ...

좋은 것들 :

p ^{1 ÷ C _s} ∈ ℤ 인 경우 C _e = 0

p ^{1 ÷ C _s} ∉ ℤ 인 경우 C _e = C _s

여기서 e 는 정수 반올림 오류로 인한 최대 오류 (가장 최악의 시나리오)를 나타냅니다.

이제 모든 것은 다운 스케일링 알고리즘 (Super Sampling, Bicubic, Lanczos sampling, Nearest Neighbor 등)에 달려 있습니다.

Nearest Neighbor ( 품질에 상관없이 최악의 알고리즘)를 사용하는 경우 "true maximum error"( C _t )는 C _{e와 같습니다} . 다른 알고리즘을 사용하면 복잡해 지지만 나쁘지는 않습니다. (가장 가까운 이웃만큼 나쁘지 않은 이유에 대한 기술적 설명을 원한다면 추측 할 수있는 원인을 하나 줄 수는 없습니다. 참고 : 수학자 여러분!이 문제를 해결하십시오!)

네 이웃을 사랑하라 :

가자는 이미지의 "어레이"확인 D 와 D _{, X} = 100 , D에 _Y = 100 , 및 D _(S) = 10 . p 는 여전히 동일합니다 : p = 50 % .

가장 가까운 이웃 알고리즘 (끔찍한 정의, 나는 알고있다) :

N (I, p) = mergeXYDuplicates (floorAllImageXYs (I _{x, y} × p), I) , 여기서 _{x, y} 자체 만 곱해지고; 그들의 색상 (RGB) 값이 아닙니다! 나는 당신이 수학으로 그렇게 할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 이것이 바로 내가 예언의 전설적인 수학자가 아닌 이유 입니다.

( mergeXYDuplicates () 는 찾은 모든 복제본 에 대해 원본 이미지 I 의 맨 아래 / 가장 왼쪽 x, y "요소" 만 유지 하고 나머지는 버립니다.

임의의 픽셀을 보자 : D _{0 39,23} . 그런 다음 D _{n + 1} = N (D _n , p ^{1 ÷ D _s} ) = N (D _n , ~ 93.3 %)을 반복해서 적용하십시오.

c _{n + 1} = 바닥 (c _n × ~ 93.3 %)

c ₁ = 바닥 ((39,23) × ~ 93.3 %) = 바닥 ((36.3,21.4)) = (36,21)

c ₂ = 바닥 ((36,21) × ~ 93.3 %) = (33,19)

c ₃ = (30,17)

c ₄ = (27,15)

c ₅ = (25,13)

c ₆ = (23,12)

c ₇ = (21,11)

c ₈ = (19,10)

c ₉ = (17,9)

c ₁₀ = (15,8)

간단한 축소를 한 번만 수행하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

b ₁ = 바닥 ((39,23) × 50 %) = 바닥 ((19.5,11.5)) = (19,11)

b 와 c를 비교해 봅시다 :

b ₁ = (19,11)

c ₁₀ = (15,8)

그것은 (4,3) 픽셀 의 오류입니다 ! 끝 픽셀 (99,99)로 이것을 시도 하고 오류의 실제 크기를 설명 합시다 . 여기 다시 모든 계산을하지 않습니다,하지만 난 그것을하게 말해주지 (46,46)를 ,의 오류 (3,3) 그것이 있어야 것과, (49,49)를 .

이 결과를 원본과 결합 해 봅시다 : "실제 오류"는 (1,0) 입니다. 이것이 모든 픽셀에서 발생한다고 상상해보십시오. 흠 ... 글쎄, 아마도 더 좋은 예가있을 것입니다. :)

결론:

이미지가 원래 큰 크기 인 경우 여러 축소를 수행하지 않는 한 실제로 중요하지 않습니다 (아래의 "실제 예"참조).

가장 가까운 이웃에서 증분 단계 (아래로) 당 최대 1 픽셀 씩 악화됩니다. 축소를 10 번 수행하면 이미지 품질이 약간 저하됩니다.

실제 예 :

( 더 크게 보려면 축소판 을 클릭하십시오 .)

수퍼 샘플링을 사용하여 점진적으로 1 % 축소 :

보다시피 수퍼 샘플링은 여러 번 적용하면 "흐리게"흐려집니다. 다운 스케일을 1 회 수행하는 경우 "양호"입니다. 이다 나쁜 당신이 점진적으로 그 일을하는 경우.

* 편집기와 형식에 따라 차이 가 생길 수 있으므로 간단하게 유지하고 무손실이라고 부릅니다.

JoJo는 품질에 대해 묻습니다. 대부분의 응답은 픽셀 정확도 에 관한 것으로, 디자이너 나 사진 작가에게는 전혀 관련이 없습니다.

품질은 "정확한"결과가 아니라 최종 결과가 얼마나 설득력 있고 만족 스러운지를 측정 한 것입니다. 좋은 예로써, 복제 또는 내용 인식 채우기는 이미지의 원하지 않는 부분을 그럴듯한 픽셀로 대체합니다 . 올바르게 보이지만 정확하게는 간주 할 수 없습니다 .

Photoshop에서 한 번에 증분 축소와 축소 사이의 실질적인 차이점은 시간이 오래 걸린다는 것입니다. 시간별로 충전하면 한 번에 1 % 씩 이동합니다. 그렇지 않은 경우 한 번에 축소하십시오. 나중에 더 큰 버전을 만들고 싶다면 이미지를 스마트 오브젝트로 먼저 만드십시오.

어떤 알고리즘을 사용하든 (그리고 그 알고리즘에 대한 Dawson의 의견은 끝났지 만 놀랍습니다), 크기를 줄이면 픽셀이 줄어 듭니다. 이 알고리즘은 픽셀을 빼고 올바른 모양으로 만드는 방법을 추측하여 다른 픽셀을 수정합니다. 좋은 알고리즘은 좋은 추측을합니다. 설득력있는 결과를 제공하지만 의미있는 의미 에서는 정확 하지 않습니다 . 정직하고 정확한 색상 이외! -당신이 과학자가 아니라면, 당신이 찾고있는 것이 아닙니다.

일반적인 이중 입방체 알고리즘을 사용하여 크기를 줄인 이미지는 약간의 선명도를 얻는 데 도움이되지만 웹용 JPEG를 만드는 경우 선명하게하면 파일 크기가 커집니다.

디자인의 올바른 품질은 최종 제품에 필요한 품질 입니다. 그 이상으로 시간이 걸리지 만 가치는 없습니다.

[편집 : 코 이유의이 질문에 대한 부흥에 대한 언급이 있었기 때문에. 해당 주제에 대한 의견을 추가했습니다.]

한 번의 큰 도약과는 달리 작은 단계로 이미지를 업그레이드하면 약간 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 아이디어가 있습니다. Scott Kelby는 몇 년 전이 아이디어를 홍보했으며 PS 7부터는 사실 일 수 있습니다. 나는 오늘날 그것이 옳다는 것을 확신시키는 어떤 것도 보지 못했습니다. PS CS2와 3을 중심으로 내 테스트에서 입증되지는 않았지만 많은 시간을 낭비하지 않았다고합니다.

"저화질 이미지"와 "약간 저하 된 이미지 품질"의 약간의 차이는 실용적인 가치가 없기 때문에 심도있는 테스트에 시간을 투자하지 않았습니다. 내 자신의 작업에서 간단한 규칙은 "업 사이즈하지 마십시오"입니다. 디자인 작업의 실용성으로 인해 특정 목적에 비해 너무 낮은 해상도의 이미지는 항상 동일한 프로세스보다 "정확한"해상도로 "업데이트 된"동일한 이미지보다 그대로 사용하는 것이 좋습니다. 프랙탈 및 쌍 입방 변형을 포함하여

일반적으로 다중 스케일링은 단일 스케일링에서 최종 크기로 품질을 떨어 뜨리지 만 차이는 최소화됩니다. 특히 (2 : 1, 2 : 1) 대 (4 : 1)의 예와 같이 정확한 비율로 더 작은 스케일링은 단일 스케일링에 비해 매우 작은 저하를 갖습니다. 물론 모든 수정 작업을 최고 해상도로 수행 한 다음 마지막에 한 번만 확장하는 것이 가장 좋습니다. 정확한 스케일링을 처음 알 수없는 경우 일련의 테스트 스케일링을 수행하여 올바른 크기를 찾은 다음 크기를 기록하고 테스트 이미지를 버리고 원본에서 해당 크기로 단일 스케일링을 수행 할 수 있습니다.

이 질문은 굉장합니다! ...하지만 우리 모두 너무 기술적 인 것 같아요.

100 x 100 픽셀 이미지 = 10000 총 픽셀

이미지를 축소하면 픽셀이 꺼집니다. 스케일 업하면 추가됩니다. 어느 쪽이든 소프트웨어는 파일을 변경하기 위해 "교육받은 추측"을 취합니다.

단일 축소 : 90 x 90 (원본 파일 정보에서 1900px 제거)

2 단계 축소 : 95 x 95 (975px 제거), 90 x 90 (또 다른 925). 여기서 잡을 세부 사항은 총 1900px가 제거 된 것입니다. 그 중 975 개 는 원래 정보의 일부 가 아닙니다 .

원본 이미지는 항상 최고입니다. 더 적은 "세대"는 항상 더 나은 품질 (원래 품질에 가장 가까운)과 같습니다.

증명 (그리고 @mutoo의 의견에 대한 답변)

그것은 간단합니다 ... 그것은 알고리즘입니다 ... 그것은 인간의 눈이 아닙니다. 여기에 3 가지 색상이 있습니다. 100 % 검정, 50 % 검정 및 흰색 (회색조 이미지). 이미지 크기 메뉴, 변형 도구, RGB, CMYK, 100 x 100px, 10 x 10in의 크기에 관계없이 결과는 동일합니다.

검은 색 / 회색 가장자리를 따라 80 % 검은 색 (존재하지 않는 색)을 찾습니다. 흰색 / 회색 가장자리를 따라 7 % 검은 색 (존재하지 않음)이 있습니다. [여기서 앤티 앨리어스 주장에 대한 초대가 아님]

우리 모두가 아는 것처럼 (인간적이며) 완벽한 축소 또는 확대는 검은 색 / 회색 / 흰색 줄무늬 상자를 생성합니다. 그리고 여전히 단일 반복 (위 또는 아래)이 다중보다 더 나은 복제본을 생성한다는 것을 알았습니다.

아마도 그렇습니다. 그러나 대부분의 경우 그 차이를 알 수 없습니다.

편집 : 사람들이 내 대답을 좋아하지 않는 것을 보았습니다 :). 어쩌면 간단하기 때문일 수 있습니다. IMHO 그것은 덜 사실하지 않습니다. 글쎄 ... 나에게 잘못을 증명 :).

편집 2 : 나는 대답을 간략하게 유지하고 싶었지만 ... :)

Q : Photoshop에서 래스터를 50 % 두 번 축소하는 대신 래스터를 75 % 축소하면 품질에 차이가 있습니까? 두 경우 모두 최종 크기는 동일합니다 (원본의 25 %).

ㅏ:

1. "아마도 그렇습니다" – muntoo의 게시물을 살펴보십시오. 그는 보간 단계마다 약간의 오차가 발생한다고 말합니다. 반올림 또는 표현 오류이며 품질 저하에 기여할 수 있습니다. 간단한 결론 : 더 많은 단계, 더 많은 가능한 분해. 따라서 "대부분의"이미지는 각 스케일링 단계에서 품질이 떨어집니다. 더 많은 단계 – 가능한 품질 저하. 따라서 "대부분의"이미지는 한 번보다 두 번 크기 조정되면 더 저하됩니다. 품질 손실은 확실하지 않습니다. 예를 들어 단색 이미지를 사용하지만 디자이너가 비슷한 이미지를 얼마나 자주 스케일링합니까?

2. "대부분의 경우 차이를 인식 할 수 없습니다" – 다시 – muntoo의 게시물. 잠재적 오류는 얼마나됩니까? 그의 예에서 이미지는 2 단계가 아니라 75 단계로 크기가 조정되며 품질의 변화는 눈에 띄지 만 극적인 것은 아닙니다. 75 단계로! PS CS4에서 이미지가 25 %로 스케일링되면 (바이 큐빅, muntoo의 샘플, 그에 따라 1-2 단계로 스케일링 됨) 어떻게됩니까?

누구나 차이점을 볼 수 있습니까? 그러나 차이점이 있습니다.

#: gm compare -metric mse one-step.png two-step.png Image Difference (MeanSquaredError):
           Normalized    Absolute
          ============  ==========
     Red: 0.0000033905        0.0
   Green: 0.0000033467        0.0
    Blue: 0.0000033888        0.0
   Total: 0.0000033754        0.0

그리고 올바르게 표시되면 볼 수 있습니다 (gm 비교 -highlight-color purple -file diff.png one-step.png two-step.png) :

1과 2는 다른 대답이 매우 정교했기 때문에 간략하게 설명하고 싶었습니다.

그게 다야! :) 스스로 판단하십시오.