El remuestreo y la interpolación de imágenes

En esta ocasión hablaremos de la interpolación de imágenes dentro del proceso de remuestreo de las mismas.

Remuestreo e interpolación de imágenes

Todas las imágenes digitales tienen un número determinado de píxeles por pulgada. El remuestreo consiste en alterar la cantidad de datos de la imagen al cambiar las dimensiones en píxeles o la resolución de la misma.

Esto se suele hacer con programas de tratamiento de imagen, modificando el número de píxeles que tiene la misma: reduciéndola (se eliminan píxeles) o aumentándola (se inventan píxeles).

Para realizar este remuestreo, se aplica una técnica de interpolación de imágenes que determinará cuántos píxeles será necesario añadir o eliminar, y asignará valores de color a los píxeles nuevos en función de los valores de color de píxeles existentes.

Métodos de remuestreo e interpolación de imágenes

Ahora bien, ¿qué ocurre con esos píxeles cuando ampliamos o reducimos el tamaño o la resolución de esa imagen? Existen diferentes métodos de interpolación que explicamos ahora:

Proximidad o vecindad

Consiste en crear píxeles nuevos a partir de la información de los píxeles vecinos en distancia.

Es el método más rápido, pero también el de más baja calidad. La imagen puede parecer dentada (pixelación) y los píxeles pueden ser visibles.

Se recomienda utilizar este método con las ilustraciones que contienen bordes no suavizados, para mantener bordes definidos (conserva los bordes definidos) y generar archivos de menor tamaño.

Sin embargo, este método puede producir efectos irregulares, que serán aparentes al distorsionar o escalar una imagen o realizar varias manipulaciones en una selección o multiplicación de la información.

Hay dos variantes de asignación de la aproximación por vecinos:

• Por valor mínimo. El pixel asignado en la proximidad al píxel origen es el que ocupa menos valor.
• Por valor máximo. El pixel asignado en la proximidad al píxel origen es el que ocupa más valor.

Bilineal

Un método que añade píxeles mediante el cálculo de la media de los valores de color de los píxeles adyacentes. Produce resultados de calidad media. La imagen puede quedar desenfocada y ligeramente dentada.

Bicúbica

Genera nuevos píxeles a partir de cálculos ponderados y promedios. Es el método más lento debido a que los cálculos son más complejos. Ofrece la mejor calidad de todas, al producir degradados tonales más suavizados,

Hay dos variantes:

Bicúbica suavizada

Este método usa interpolación de imágenes bicúbica pero produce resultados más suavizados y es recomendada cuando se amplían imágenes.

Bicúbica enfocada

Usa una interpolación de imágenes bicúbica, pero produce resultados más enfocados y es recomendada cuando se reducen imágenes pues mantiene los detalles.

Efectos de uso excesivo de la interpolación de imágenes

Al aplicar la interpolación de imágenes, debes tener en cuenta que los excesos no son buenos. Por ejemplo:

• Si se eliminan demasiados píxeles pueden aparecer escalones en las líneas diagonales y perderse detalles pequeños.
• La interpolación excesiva desenfoca la imagen, creando una apariencia borrosa (aplicar el filtro Máscara de enfoque a una imagen remuestreada puede ayudar a volver a enfocar los detalles de la imagen).

Además, no se debe reducir el tamaño de los píxeles de una imagen si después se desea aumentar el tamaño de la imagen de nuevo, ya que cada vez que se reduce el tamaño, se elimina información que no es posible recuperar.