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。
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。
