Upscaling вікіпедія
Частина зображення, збільшеного за допомогою фільтра Ланцоша
При цьому, в залежності від типу графіки (растрова. Векторна), масштабування проводиться різними алгоритмами. Масштабування векторних зображень відбувається без втрат якості зображення, при збільшенні растрових може відбуватися втрата якості зображення: можливі суттєві викривлення геометрії дрібних деталей і поява помилкових візерунків на структурах. Тому при масштабуванні растрових зображень використовуються спеціалізовані алгоритми. згладжують небажані ефекти.
Методи масштабування [| ]
Зліва - зображення, отримане розмноженням, праворуч - результат бикубической інтерполяції
Розмір зображення може бути змінений кількома способами. Найпростішим способом подвоєння дозволу є метод копіювання найближчого пікселя. замінює кожен піксель чотирма пікселями того ж кольору, при цьому зображення, зберігаючи деталі оригіналу, набуває небажаний «сходовий ефект». Цей же спосіб може бути застосований для більш тонких змін дозволу, наприклад, для масштабу 99% або 101% відповідно прибирають або дублюють кожну соту точку.
Метод билинейной інтерполяції забезпечує деякий збереження гладкості контурів малюнка, але іноді викликає небажані ефекти згладжування деталей і все одно породжує досить помітний «ефект сходи». Більш досконалим методом є використання бикубической інтерполяції.
Для збільшення малокольорових зображень в малому дозволі найкраще підходять спеціальні алгоритми. розроблені для растрової графіки, що дозволяють при незначних спотвореннях точності промальовування форм зберегти і підкреслити чіткі контури і дрібні деталі. Також існують згладжують алгоритми, які підходять для обробки фотографій і кольорових растрових зображень з ефектом драбинки, що об'єднуються під назвою «методів сверхмасштаба» (англ. Supersampling).
Порівняння [| ]
У таблиці наведено порівняння алгоритмів масштабування, виконаних за допомогою вільно розповсюджуваної програми 2dimagefilter.