画像の基礎知識　～ リサイズ ～

快晴の今日、家にこもって画像弄りしてたHyperがこんばんは。

ずいぶん寒くなってきましたね。
秋の深まりを感じます。

こちらは、あと２週間ほどで黄葉（イチョウ）が見れるようになると思います。







まずは、今夜１９：０４撮れ撮れピチピチの月です。
秋らしい風景でしょ？
ススキは2013年に撮ってますが。（笑）
はい、合成ですよん。











さて、今回は実技（実撮影）なしです。
皆さんがお好きな学科onlyにしました。（笑）
「つまんねぇ！」
などと言わず、数字好きな理系ブログにお付き合いくださいませ。


皆さんが使われてる液晶モニタはFull-HD（1920×1080px）が多いでしょうか？
モニタにフル画面で写真を表示した場合、
解像度（画素数）の違いでどれぐらい元画像から劣化するのか検証してみました。

比較は、
(1)元画像（6000×4000px）
(2)４Ｋモニタ（3840×2160px）
(3)WQHDモニタ（2560×1440px）
(4)Full-HDモニタ（1920×1080px）
(5)My PCモニタ（1600×900px）
(6)みんカラ最大up画像（1280×1280px）
(7)みんカラup画像（1280×1280px）
です。



１．解像その１


　元画像を上記サイズにリサイズ（縮小）し、等倍トリミングした画像です。
　つまりフル画面で表示した場合、この解像度になります。
　”アイドリング・ストップ”の文字に注目して下さい。

　※リサイズにはWindows標準の「ペイント」を使ってます。


　↓[ 1-1 ]　検証素材は以前撮った画像です。




　↓[ 1-2 ]　元画像（6000×4000px）
　　　　　　　　解像度＝100%
　　　　　　　　ファイル容量＝8.84MB




　↓[ 1-3 ]　４Ｋモニタ（3840×2160px）
　　　　　　　　解像度＝（3840／6000）×100＝64%
　　　　　　　　ファイル容量＝1.34MB




　↓[ 1-4 ]　WQHD（2560×1440px）
　　　　　　　　解像度＝（2560／6000）×100＝43%
　　　　　　　　ファイル容量＝693KB




　↓[ 1-5 ]　Full-HDモニタ（1920×1080px）
　　　　　　　　解像度＝（1920／6000）×100＝32%
　　　　　　　　ファイル容量＝443KB




　↓[ 1-6 ]　My PCモニタ（1600×900px）
　　　　　　　　解像度＝（1600／6000）×100＝27%
　　　　　　　　ファイル容量＝342KB




　↓[ 1-7 ]　みんカラupでの最大画像（1280×1280px）
　　　　　　　　解像度＝（1280／6000）×100＝21%
　　　　　　　　ファイル容量＝253KB




　↓[ 1-8 ]　みんカラにupした画像（1280×1280px）
　　　　　　　　（upした画像を保存）
　　　　　　　　ファイル容量＝100KB









２．解像その２


　画像の一部を画素レベルまで拡大した比較です。
　解像の劣化がよく判ります。


　↓[ 2-1 ]　元画像（6000×4000px）




　↓[ 2-2 ]　４Ｋモニタ（3840×2160px）




　↓[ 2-3 ]　WQHD（2560×1440px）




　↓[ 2-4 ]　Full-HDモニタ（1920×1080px）




　↓[ 2-5 ]　My PCモニタ（1600×900px）




　↓[ 2-6 ]　みんカラupでの最大画像（1280×1280px）




　↓[ 2-7 ]　　みんカラにupした画像（1280×1280px）
　　　　　　　　（upした画像を保存）
　　　　　　　　圧縮率が高いためか、かなり荒れてます。









３．リサイズアルゴリズム


　6000×4000pxの画像は６Ｋモニタならそのまま（１：１）で見れますが、
　解像度が低ければリサイズ（縮小）して見（て）ることになります。
　皆さんが見る機会の多いWindows「フォトビューアー」がそうです。

　そのリサイズに色んなアルゴリズムがあるのをご存知ですか？
　↓これは私がRAW現像（最近はしてませんが）やレタッチに使ってる
　　　フリーソフト「FastStone Image Viewer」のリサイズ画面です。





　１１種類のアルゴリズムが選べます。
　PhotoShopなんかでも何種類かあります。

　この中からメジャーなアルゴリズムを紹介します。


　(1)Nearest neighbor（ニアレストネイバー法：最近傍法）
　　　一番シンプルなアルゴリズムです。
　　　変更前の座標と変更後の座標をピクセル単位で計算して移動させ、
　　　そのピクセルに対して変更前の色を割り当てます。
　　　色数が変わらないのでファイル容量が小さく、処理も速いです。


　(2)Bilinear（バイリニア法：双一次法）
　　　ニアレストネイバーが座標の色をそのまま取得してくる方法に対し、
　　　こちらは複数色の平均値を計算して変換後に割り当てます。


　(3)Bicubic（バイキュービック法：双三次法）
　　　バイリニア法の精度を上げたような方法です。
　　　変換前エリアの平均値ではなく、その周辺色を計算値として取り入れます。
　　　上記２つの方法より、より滑らかなグラデーションを表現できます。

　　　このアルゴリズムが一番メジャーだと思われます。

　　　ちなみに、タイトル画像はこの方法の計算式の一部です。


　(4)Lanczos（ランチョス法）
　　　バイリニアは2×2、バイキュービックでは4×4の範囲のピクセルをサンプルし、
　　　重み付け関数によりそれぞれに重みを付けを計算してます。
　　　これは更に高度な計算で重みを付けます。
　　　バイキュービックよりも高画質であるとされています。
　　　ただし、計算が多く、処理が重くなるのが欠点です。



　ペイントはエッジを強調するクセがあることから、
　バイキュービック法をベースにしていると言われてます。
　つまり単純なバイキュービック法そのままではないようです。
　1/2、1/4 と切りの良いサイズに縮小すると汚くなるという、
　単純なバイキュービック法に見られる欠点が出ません。

　ファイル容量を小さくしたいのであればペイントをお勧めします。



　アルゴリズムの違いがどのように画像に表われるのか、
　元画像（6000×4000px）を上記アルゴリズムで1600×1066pxにリサイズしてみました。

　画素レベルの拡大です。

　Nearest neighbor　ファイル容量＝660KB


　Bilinear　ファイル容量＝646KB


　Bicubic　ファイル容量＝644KB


　Lanczos（Sharper）　ファイル容量＝689KB


　ペイント　ファイル容量＝342KB





　Nearest neighborとBicubicの文字が見易いかな？
　ペイントは圧縮率が高いためか周りが荒れてます。


　風景のような細かい描写だと、
　アルゴリズムの違いで微妙にシャープになったり、滑らかになったりするかもしれません。









４．まとめ


　要は、

　４Ｋモニタ（デスクトップ）が欲しい！

　ということです。（笑）

　My カメラは2,400万画素と2,000万画素ですが、
　（せめて）４Ｋモニタ（830万画素）で観ないとこの画素数の価値はないですね。

　「細かいところは等倍観賞すればいいじゃん！」
　と思うかもしれませんが、
　全体を解像良く見たいんです。

　実は以前から４Ｋ購入を考えてます。
　Windows-7じゃないとまともに使えなさそうなアプリがあって、
　Windows-10と迷ってます。
　安いWindows-10ノートを買って試すかもしれません。





一眼の世界に浸ってられる皆さんはFull-HDモニタで満足できてますか？(^_-)-☆


では、また。