Zerstörungsmethoden

Es gibt viele Möglichkeiten, ein digitales Bild zu resamplen – es mit mehr oder weniger Pixeln nachzuzeichnen, und zwar entweder dauerhaft oder nur auf dem Bildschirm. Diese Methoden unterscheiden sich darin, wie sie Pixelwerte in der neuen Version des Bilds einsetzen und wie viele Pixel im Original für diese Entscheidungen verwendet werden. Es gibt keine “Wunderwaffe” – jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile. Alles hängt davon ab, was resamplet wird und warum.

Ein Unterschied bei den Resampling-Methoden ist die “Schärfe” des Ausgabebildes. Beim Verkleinern von Bildern können einige Methoden, beispielsweise bikubisch und Supersampling, zu leicht verschwommenen Bildern führen. Daher ist es ratsam, diese nach dem Resampling etwas zu schärfen.

  • Nächstliegende Punkte – die einfachste und schnellste Methode; sie verwendet keine Interpolation, sondern wertet jedes der Pixel des Originals für sich aus; es ist eine schlechte Wahl für Fotos, aber unersetzlich für technische Zeichnungen mit Haarlinien.
  • Bilinear – die einfachste Art der Interpolation; sie verwendet die relative Summe der vier benachbarten Pixel; sie ist schnell und grundsätzlich gut, wenn ein Bild verkleinert wird.
  • Bikubisch – relativ hoch entwickelte Interpolation; sie verwendet die 16 benachbarten Pixel; interpoliert Werte entlang einer kubischen Kurve und ist sowohl zum Vergrößern als auch zum Verkleinern geeignet (wenn das Bild anschließend geschärft wird).
  • Hermite – eine andere Art der interpolierten Kurve; sie verwendet die vier nächstgelegenen Nachbar-Pixel
  • Bell – erzeugt ein sehr “weiches” Bild und ist hilfreich für Bilder mit Rauschen
  • Mitchell – eine ausgezeichnete Kombination aus Geschwindigkeit und Qualität; sie verwendet 16 benachbarte Pixel und bietet einen selbstschärfenden Effekt
  • Lanczos – hohe Prozessorlast; die Pixel werden mit einer speziellen Kurve interpoliert, die die reale Verbreitung der Informationen simuliert; 36 Pixel vom Original werden pro Ausgangspixel verwendet; sie verfügt über einen starken “selbstschärfenden Effekt” und ist besonders hilfreich beim Vergrößern von Bildern. Beim Verkleinern können aufgrund des Schärfungseffekts unschöne Gitterartefakte auftreten.
  • Supersampling – für das Verkleinern von Bildern entwickelt; sie benutzt den gewichteten Mittelwert aller Pixel, die beim Verkleinern verloren gehen. Liefert allgemein die besten Ergebnisse bei Fotos, weil es mit allen Pixeln des Fotos arbeitet. Kann Unschärfe erzeugen, die aber im Anschluss durch leichtes Schärfen behoben werden kann.
  • Nur DPI ändern – ändert nur den DPI-Wert. Wenn Sie den Auflösungswert ändern, berechnet das Programm automatisch die Größe des Fotos, das Sie mit der angegebenen Auflösung drucken können.