क्या स्केलिंग में वृद्धि से गुणवत्ता खराब होगी?

Question

फ़ोटोशॉप में, क्या गुणवत्ता में अंतर होगा जब एक रेखापुंज को 75% नीचे एक बार स्केल किया जाता है, जबकि 50% नीचे दो बार स्केल किया जाता है ? दोनों मामलों में, अंतिम आकार समान होगा: मूल का 25%।

मेरे द्वारा पूछे जाने का कारण यह है क्योंकि कभी-कभी मैं एक छवि को मापना चाहता हूं जो मुझे पता है कि पहले से नीचे स्केल किया गया है। मैं CTRL + Z (पूर्ववत) से उस राज्य से सौ बार घृणा करता हूं जहां छवि अपने मूल आकार में थी। यदि अंतिम गुणवत्ता प्रभावित नहीं होती है, तो मैं केवल छवि को वहीं और फिर नीचे स्केल करूँगा।

Comments

मैं आपको "50% एक बार बनाम 25% दो बार" मतलब मान रहा हूँ? फिर भी, (100%-75%)*(100%-75%) != 50%। लेकिन मुझे विश्वास है कि मुझे पता है कि आपका क्या मतलब है, और इसका जवाब "नहीं" है, और आप वास्तव में अंतर बताने में सक्षम नहीं होंगे, अगर कोई है।

— मतीन उल्हाक

Not2 में आपकी समस्या के लिए एक उत्तर नहीं बल्कि एक संभावित समाधान: यदि संभव हो, तो उस परत को एक स्मार्ट ऑब्जेक्ट के आकार के अनुसार परिवर्तित करें, इसे मूल फ़ाइल की गुणवत्ता पर कोई प्रभाव डाले बिना आगे और पीछे स्केल किया जा सकता है।

— जरी कीनलेन

@ मंटू ने एक बार 75% और दो बार 50% कहने का संपादन किया। 25% दो बार वास्तव में एक बार 50% से बड़ा है।

— जोजो

Answer 1

यह सामुदायिक विकि है, इसलिए आप इस भयानक, भयानक पोस्ट को ठीक कर सकते हैं।

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ग्र्र, नो लाटेक्स। :) मुझे लगता है कि मुझे बस वह सर्वश्रेष्ठ करना होगा जो मैं कर सकता हूं।

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परिभाषा:

हम एक छवि (PNG, या किसी अन्य दोषरहित * प्रारूप) का नाम मिल गया है एक के आकार एक _एक्स से एक _y । हमारा लक्ष्य इसे पी = 50% से बढ़ाना है ।

छवि ("सरणी") बी एक "सीधे स्केल्ड" ए का संस्करण होगा । इसमें B _s = 1 नंबर के चरण होंगे।

ए = बी _{बी एस} = बी _१

छवि ("सरणी") C , A का "वृद्धिशील रूप से छोटा" संस्करण होगा । इसमें C _s = 2 संख्या के चरण होंगे।

A s C _{C s} = C ₂

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द फन स्टफ:

ए = बी ₁ = बी ₀ × पी

सी ₁ = सी ₀ × पी ^{1 _s सी _एस}

ए ÷ सी ₂ = सी ₁ × पी ^{1। सी _एस}

क्या आप उन भिन्नात्मक शक्तियों को देखते हैं? वे सैद्धांतिक रूप से रेखापुंज छवियों के साथ गुणवत्ता को खराब कर देंगे (वैक्टर के अंदर की आपदा कार्यान्वयन पर निर्भर करते हैं)। कितना? हम यह पता लगाएंगे कि अगले ...

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अच्छी वस्तु:

सी _ई = 0 यदि पी ^{1 _s सी _एस} ℤ p

सी _ई = सी _एस अगर पी ^{1 _s सी _एस} ℤ if

जहां पूर्णांक राउंड-ऑफ त्रुटियों के कारण ई अधिकतम त्रुटि (सबसे खराब स्थिति) का प्रतिनिधित्व करता है।

अब, सब कुछ डाउनस्कूलिंग एल्गोरिथ्म (सुपर सैम्पलिंग, बाइक्यूबिक, लैंक्ज़ोस सैंपलिंग, नियरेस्ट नेबर, आदि) पर निर्भर करता है।

यदि हम निकटतम पड़ोसी ( किसी भी गुणवत्ता के लिए सबसे खराब एल्गोरिथ्म) का उपयोग कर रहे हैं , तो "सही अधिकतम त्रुटि" ( सी _टी ) सी _{ई के} बराबर होगी । यदि हम किसी अन्य एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं, तो यह जटिल हो जाता है, लेकिन यह उतना बुरा नहीं होगा। (यदि आप इस बारे में तकनीकी स्पष्टीकरण चाहते हैं कि यह निकटतम पड़ोसी के रूप में क्यों खराब नहीं होगा, तो मैं आपको एक कारण नहीं दे सकता कि यह सिर्फ एक अनुमान है। नोट: हे गणितज्ञ! इसे ठीक करें!)

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पड़ोसी से प्यार करो:

चलो छवियों के एक "सरणी" बनाने डी के साथ डी _एक्स = 100 , डी _वाई = 100 , और डी _एस = 10 । पी अभी भी वही है: पी = 50% ।

निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म (भयानक परिभाषा, मुझे पता है):

N (I, p) = mergeXYDuplicates (floorAllImageXYs (I _{x, y} × p), I) , जहां केवल _{x, y} स्वयं को गुणा किया जा रहा है; उनके रंग (RGB) मान नहीं! मुझे पता है कि आप वास्तव में गणित में ऐसा नहीं कर सकते हैं, और यही कारण है कि मैं भविष्यवाणी का कानूनी सदस्य नहीं हूं ।

( mergeXYDuplicates () मूल छवि में केवल नीचे-सबसे / बाएं- सबसे- x, y "तत्वों" को रखता है जो मुझे लगता है कि सभी डुप्लिकेट के लिए है, और बाकी को छोड़ देता है।)

चलो एक यादृच्छिक पिक्सेल लेते हैं: D _{0 39,23} । फिर D _{n + 1} = N (D _n , p ¹ ) ^{D _s} ) = N (D _n , ~ 93.3%) को ओवर-ओवर लागू करें।

c _{n + 1} = मंजिल (c _n × ~ 93.3%)

c ₁ = मंजिल ((39,23) × ~ 93.3%) = मंजिल ((36.3,21.4)) = = (36,21%)

सी ₂ = मंजिल ((36,21) × ~ 93.3%) = (33,19)

सी ₃ = (30,17)

सी ₄ = (27,15)

सी ₅ = (25,13)

सी ₆ = (23,12)

सी ₇ = (21,11)

सी ₈ = (19,10)

सी ₉ = (17,9)

सी ₁₀ = (15,8)

यदि हमने केवल एक बार एक सरल पैमाना किया, तो हमारे पास होगा:

बी ₁ = मंजिल ((39,23) × 50%) = मंजिल ((19.5,11.5)) = (19,11)

आइए तुलना करें b और c :

बी ₁ = (19,11)

सी ₁₀ = (15,8)

यह (4,3) पिक्सेल की एक त्रुटि है ! आइए अंत पिक्सेल (99,99) के साथ इसे आज़माएं , और त्रुटि में वास्तविक आकार के लिए खाता है। मैं यहां फिर से सभी गणित नहीं करूंगा, लेकिन मैं आपको बताता हूं कि यह (46,46) , (3,3) की त्रुटि है कि यह क्या होना चाहिए, (49,49) ।

आइए इन परिणामों को मूल के साथ मिलाएं: "वास्तविक त्रुटि" (1,0) है । सोचिए अगर हर पिक्सेल के साथ ऐसा होता है ... तो इससे फर्क पड़ सकता है। हम्म ... खैर, शायद एक बेहतर उदाहरण है। :)

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निष्कर्ष:

यदि आपकी छवि मूल रूप से एक बड़े आकार की है, तो यह वास्तव में मायने नहीं रखेगा, जब तक कि आप कई डाउनस्केल्स नहीं करते हैं (नीचे "वास्तविक-विश्व उदाहरण देखें")।

यह निकटतम पड़ोसी में अधिकतम एक पिक्सेल प्रति वृद्धिशील चरण (नीचे) से खराब हो जाता है। यदि आप दस डाउनस्क्रीन करते हैं, तो आपकी छवि गुणवत्ता में थोड़ी खराब हो जाएगी।

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वास्तविक दुनिया उदाहरण:

( बड़े दृश्य के लिए थंबनेल पर क्लिक करें ।)

सुपर सैंपलिंग का उपयोग करके 1% की वृद्धि के साथ घटाया गया:

जैसा कि आप देख सकते हैं, सुपर नमूना "बार" लागू होता है अगर कई बार लागू होता है। यदि आप एक डाउनस्केल कर रहे हैं तो यह "अच्छा" है। यह बुरा है अगर आप इसे लगातार कर रहे हैं।

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* संपादक, और प्रारूप के आधार पर, यह संभावित रूप से एक अंतर बना सकता है , इसलिए मैं इसे सरल रख रहा हूं और इसे दोषरहित कह रहा हूं।

Comments

आपने बहुत प्रयास किए। .... + 1

— जैक

प्रयास के लिए +1 ... हमें सोचने के लिए -1000 प्रकार के लोग पढ़ेंगे। मैंने पिक्स :-) पर स्क्रॉल किया। और आपने अपनी बात रखी।

— डॉसन

महान उत्तर, लेकिन मैं अनिश्चित हूं कि अच्छे उदाहरण निकटतम पड़ोसी या सुपर नमूने का उपयोग कैसे कर रहे हैं; विशेष रूप से bicubic प्रक्षेप के रूप में फ़ोटोशॉप डिफ़ॉल्ट है। इसके अलावा, मैंने एक छवि को बड़ा करते समय पठन को पढ़ा है : चरणबद्ध वृद्धि एक-स्टॉप इज़ाफ़ा की तुलना में थोड़ा बेहतर परिणाम उत्पन्न करती है: photo.stackexchange.com/a/3985/1913 यह कमी के लिए मामला क्यों नहीं होगा?

— जरी कीनानलेन

@koiyu बाइक्यूबिक सुपरसेम्पलिंग, IIRC से भी बदतर है। डाउनस्कलिंग में, छवि डेटा खो रही है। [पूरी तरह से सच नहीं है, लेकिन:] अधिकांश डाउनस्केलिंग एल्गोरिदम को इस डेटा को खोने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि निकटता को दूर करते हुए edginess को दूर करते हुए किनारों को 'धुंधला' करके पैदा करता है। यह धुंधलापन और बढ़ जाता है। [अनुमान] अगर छवि को बड़ा किया जा रहा है, तो यह 'पुनरावृत्ति' में सुधार किया जा रहा है। मुझे यकीन है कि एक एल्गोरिथम (एस) मौजूद है जिसमें यह पुनरावर्ती गुणवत्ता, सीपीयू में महंगी होने पर, एक ही बार में सभी

— अपसंस्कृति की

निष्क्रियता के बाद मेरी छवियों को हटाने के लिए इमगुर। क्या कोई ऐसी सेवा जानता है जिसमें चित्र 'स्थायी' हों?

— मतीन उल्हाक

Answer 2

जोजो ने गुणवत्ता के बारे में पूछा। अधिकांश प्रतिक्रियाएं पिक्सेल सटीकता के बारे में हैं , जो एक डिजाइनर, या यहां तक ​​कि एक फोटोग्राफर के लिए सभी अप्रासंगिक हैं।

गुणवत्ता इस बात का एक उपाय है कि अंतिम परिणाम कितना ठोस और मनभावन है, न कि यह कितना "सटीक" है। बिंदु में एक महान मामले के रूप में, क्लोनिंग या कंटेंट अवेयर फिल एक इमेज के अनचाहे हिस्सों को प्रशंसनीय पिक्सल के साथ बदल देता है : वे सही दिखते हैं, लेकिन उन्हें निश्चित रूप से सटीक नहीं माना जा सकता है।

फ़ोटोशॉप में, एक शॉट में वृद्धि बनाम डाउनसाइज़िंग के बीच मुख्य व्यावहारिक अंतर यह है कि इसमें बहुत अधिक समय लगता है। यदि आप घंटे के हिसाब से चार्ज करते हैं, तो एक बार में 1% जा सकते हैं। यदि नहीं, तो एक शॉट में डाउनसाइज़ करें। यदि आप कभी बाद में एक बड़ा संस्करण बनाना चाहते हैं, तो छवि को पहले स्मार्ट ऑब्जेक्ट बनाएं।

कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं (और उन एल्गोरिदम के बारे में डॉसन की टिप्पणी मर चुकी है - वे अद्भुत हैं), पिक्सेल को फेंकता है। एल्गोरिथ्म पिक्सल को घटाता है और दूसरों को यह अनुमान लगाकर संशोधित करता है कि उन्हें सही कैसे बनाया जाए। एक अच्छा एल्गोरिथ्म अच्छा अनुमान लगाता है; यह आपको एक परिणाम देता है जो आश्वस्त दिखता है, लेकिन यह किसी भी सार्थक अर्थ में सटीक नहीं है। ईमानदारी से, सटीक - रंग के अलावा! - जब तक आप एक वैज्ञानिक नहीं होते हैं, तब तक वह नहीं होता है, जिस स्थिति में आप संभवतः पहले स्थान पर नहीं होंगे।

सामान्य बिकुबिक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके डाउन की गई छवि को अक्सर तीक्ष्णता से थोड़ा लाभ होता है, लेकिन यदि आप वेब के लिए jpegs बना रहे हैं, तो तीक्ष्णता फ़ाइल आकार को बढ़ाएगी।

डिजाइन में सही गुणवत्ता आपके अंतिम उत्पाद के लिए आवश्यक गुणवत्ता है । इससे परे कुछ भी आपके काम के लिए समय, लेकिन मूल्य नहीं जोड़ता है।

[संपादित करें: चूँकि कोइयू के इस प्रश्न के पुनरुद्धार में विस्तार का उल्लेख था। मैंने उस विषय पर कुछ टिप्पणियां जोड़ी हैं।]

वहाँ एक विचार है कि यदि आप एक छवि को छोटे चरणों में रखते हैं, तो एक विशाल छलांग के विपरीत, आपको थोड़ा बेहतर ("थोड़ा कम बुरा" अधिक सटीक होगा) परिणाम मिलता है। स्कॉट केल्बी ने कुछ साल पहले इस विचार को बढ़ावा दिया, और यह PS 7 के रूप में सच हो सकता है। मैंने ऐसा कुछ भी नहीं देखा है जो मुझे आश्वस्त करता है कि मैं आज सही हूं। यह मेरे अपने परीक्षणों में साबित नहीं हुआ, पीएस CS2 और 3 के आसपास, लेकिन यह कहना होगा कि मैंने उनके लिए बहुत समय बर्बाद नहीं किया।

मैंने गहरे परीक्षण पर समय नहीं बिताया क्योंकि "अपमानित छवि गुणवत्ता" और "थोड़ा कम अपमानित छवि गुणवत्ता" के बीच मामूली अंतर का कोई व्यावहारिक मूल्य नहीं है: न ही उपयोग करने योग्य है। अपने काम में, मेरा सरल नियम है, "अप मत करो।" डिजाइन के काम में व्यावहारिकता के रूप में, एक छवि जो किसी विशेष उद्देश्य के लिए थोड़ा बहुत कम रिज़ॉल्यूशन है हमेशा बेहतर लगती है, जो किसी भी प्रक्रिया द्वारा "सही" रिज़ॉल्यूशन के लिए "समान आकार" की छवि से बेहतर है। भग्न और बाइसिक्यूअल भिन्नता सहित भर में आते हैं।

Comments

"यदि आप घंटे के हिसाब से चार्ज करते हैं, तो हर तरह से एक बार में 1% जाना है।" ... अपरंपरागत? :)

— मतीन उल्हाक

बीटीडब्लू, कथित 'एल्गोरिदम' को उद्देश्य से डाउनग्लोबल एल्गोरिदम द्वारा नहीं किया गया है?

— मतीन उल्हाक

बीक्यूबिक इरादे से धुंधला नहीं होता है, लेकिन एक मामूली नरमपन एक सामान्य कलाकृति है। जब यह होता है, एक मामूली पैनापन इसे ठीक करता है।

— एलन गिल्बर्टन

@ मंटू: "अगर आप घंटे के हिसाब से चार्ज करते हैं ..." एक हल्का व्यंग्य है जो डिज़ाइन वर्कफ़्लोज़ के बारे में चर्चा में आम है, इस बात पर ज़ोर देने के लिए कि काम के समय के अक्षम और बेकार उपयोग दोनों ही अक्षम और बेकार हैं।

— एलन गिल्बर्टन

+1 अच्छे बिट्स: "गुणवत्ता इस बात का एक पैमाना है कि अंतिम परिणाम को कैसे समझा और प्रसन्न किया जाए, न कि यह" "" कैसे है "," सटीक ... वह नहीं है जिसे आप तब तक ढूंढ रहे हैं जब तक आप उसके बिना नहीं होते। वैज्ञानिक "," अपमानित छवि गुणवत्ता "और" थोड़ा कम अपमानित छवि गुणवत्ता "के बीच मामूली अंतर" कोई व्यावहारिक मूल्य नहीं है "

— Farray

Answer 3

आम तौर पर कई स्केलिंग अंतिम आकार के लिए एकल स्केलिंग पर गुणवत्ता को कम कर देंगे, लेकिन अक्सर अंतर न्यूनतम होगा। विशेष रूप से, सटीक अनुपात द्वारा छोटे स्केलिंग, जैसे कि आपके उदाहरण के (2: 1, 2: 1) बनाम (4: 1), एकल स्केलिंग की तुलना में बहुत कम गिरावट होगी। यह सबसे अच्छा है, निश्चित रूप से, उच्चतम रिज़ॉल्यूशन में सभी संशोधनों को करने के लिए और फिर अंत में केवल एक बार स्केल करें। जब सटीक स्केलिंग की शुरुआत में पता नहीं चलता है, तो कोई सही आकार खोजने के लिए परीक्षण स्केलिंग की एक श्रृंखला कर सकता है, फिर आकार पर ध्यान दें, परीक्षण छवि को दूर फेंक दें, और मूल से उस आकार में एकल स्केलिंग प्रदर्शन करें।

Comments

आप कहते हैं कि वृद्धिशील स्केलिंग बदतर है, लेकिन क्या कोई सैद्धांतिक प्रमाण है?

— जोजो

मैंने अभी-अभी अपने मल्टीमनीटर सेटअप का एक स्क्रैन्कैप लिया और फिर एक संस्करण को 25% और एक 50 फिर 50 के पैमाने पर करने के लिए फोटोशॉप का उपयोग किया। दोनों परिणाम पिक्सेल समान थे। मैं आश्चर्यचकित था

— क्षितिज अनुपात

@ जोजो: मेरे पास पेशकश करने के लिए एक सैद्धांतिक प्रमाण नहीं है (और एक प्रमाण इस बात पर निर्भर करेगा कि स्केलिंग में कई प्रक्षेप एल्गोरिथम में से किसका उपयोग किया गया था)। मुझे लगता है कि आप व्यावहारिक रूप से इसे दिखा सकते हैं: 400x400 का कहना है कि एक nontrivial छवि ले लो, इसे 380px, कि 360, और 340 को स्केल करें। इसे मूल से स्केल किए गए एक स्केल की तुलना में 340px करें। मैंने यह कोशिश नहीं की है, लेकिन मुझे लगता है कि कुछ अधिक धुंधला हो जाएगा, हालांकि यह सब दृष्टिगोचर नहीं हो सकता है। ध्यान दें कि स्केलिंग का सुझाव अच्छा अनुपात का उपयोग नहीं कर रहा है।

— mgkrebbs

मैंने व्यायाम किया। यहाँ 1-स्केल संस्करण है और यहाँ 3x स्केल किया गया संस्करण है । आप निचले मध्य के ठीक लाइनों में विस्तार का नुकसान देख सकते हैं। ज़ूम के साथ, आप कई स्थानों पर समान देख सकते हैं। यह जिम्प के माध्यम से एक घन प्रक्षेप था, और हानिपूर्ण संपीड़न से बचने के लिए पीएनजी फ़ाइलों का उपयोग किया।

— mgkrebbs

Answer 4

यह सवाल भयानक है! ... मुझे लगता है कि हम सब बहुत अधिक तकनीकी हो रहे हैं।

100 x 100 पिक्सेल छवि = 10000 कुल पिक्सेल

एक छवि नीचे स्केलिंग पिक्सल बाहर खींचती है। स्केलिंग उन्हें जोड़ता है। किसी भी तरह से सॉफ्टवेयर एक "शिक्षित अनुमान" लेता है जैसा कि फ़ाइल को बदलने के लिए।

एकल कमी: 90 x 90 (मूल फ़ाइल जानकारी से 1900px हटाया गया)

2 चरण में कमी: 95 x 95 (975px हटा), 90 x 90 (एक और 925)। यहां पकड़ने का विवरण कुल 1900px हटा दिया गया है - उनमें से 975 मूल जानकारी का हिस्सा नहीं थे ।

मूल छवि हमेशा सर्वश्रेष्ठ होती है। कम "पीढ़ियां" हमेशा बेहतर गुणवत्ता (मूल गुणवत्ता के सबसे करीब) के बराबर होती हैं।

PROOF (और @ mutoo की टिप्पणी का जवाब)

यह सरल है ... यह एक एल्गोरिथ्म है ... यह मानव आंखों का एक सेट नहीं है। यहां 3 रंग हैं। 100% काला, 50% काला और सफेद (ग्रे स्केल इमेज)। कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैं इसे कैसे मापता हूं - छवि का आकार मेनू, ट्रांसफ़ॉर्म टूल, RGB, CMYK, 100 x 100px, 10 x 10in, परिणाम समान हैं:

काले / भूरे किनारे के साथ आपको 80% काला (एक रंग जो मौजूद नहीं है) मिलता है। सफेद / ग्रे एज के साथ आपको 7% काला (मौजूद नहीं) मिलता है। [यहाँ विरोधी उर्फ ​​तर्क के लिए निमंत्रण नहीं]

जैसा कि हम सभी जानते हैं (मानव होने के नाते, और सभी), एक परिपूर्ण कमी या इज़ाफ़ा एक ब्लैक / ग्रे / व्हाइट धारीदार बॉक्स का उत्पादन करेगा। और मैंने अभी भी पाया कि एक एकल पुनरावृत्ति (ऊपर या नीचे) ने कई की तुलना में बेहतर प्रतिकृति बनाई।

Comments

"मूल जानकारी का हिस्सा नहीं" के बारे में हिस्सा पूरी तरह से सही नहीं है। निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म, उदाहरण के लिए, कभी भी पिक्सल के मूल्यों को नहीं बदलता है; यह केवल चयनित पिक्सेल निकालता है। आखिरकार, "गलत पिक्सेल" पूर्णांक त्रुटियों के कारण हटाए जाने लगते हैं, इसलिए गुणवत्ता में गिरावट होती है। "बेहतर" एल्गोरिदम, इस बीच, पिक्सेल के रंगों को एक साथ मिला सकते हैं, और कुछ पिक्सेल कला स्केलिंग एल्गोरिदम "अनुमान" भी ले सकते हैं। यह धुंधला हो जाता है, जो कि एक पैमाने पर नीचे करते समय वांछनीय है, लेकिन एकाधिक नहीं।

— मतीन उल्हाक

[जारी रखा] निकटतम पड़ोसी अभी भी बदतर है, हालांकि: यह "गलत पिक्सेल" को हटा देता है, और आपकी छवि को ऐसा बनाता है जैसे यह वास्तव में अजीब सीढ़ी (शीर्ष दृश्य) है।

— मतीन उलहाक

मुझे मेरे स्टेट कैमरे के दिनों में ले जाता है - इसका निर्माण करें / इसे उस आकार को शूट करें जो आपको सबसे अच्छा संभव प्रजनन के लिए चाहिए। उन एल्गोरिदम को लिखने वाले लोगों के लिए बड़ा सहारा ... "चलो एक चीज बनाते हैं जो हर चीज को संसाधित करेगा और यह वास्तव में 99% अच्छा लगेगा।" <- सुंदर कट्टर सामान, गंभीरता से।

— डावसन

Answer 5

ज्यादातर शायद हां, लेकिन ज्यादातर मामलों में आप अंतर को नोटिस भी नहीं कर पाएंगे।

संपादित करें: मैं देखता हूं कि लोगों को मेरा जवाब पसंद नहीं है :)। शायद इसलिए कि यह सरल है। IMHO यह इसे कम सच नहीं बनाता है। खैर ... मुझे गलत साबित करें :)।

संपादित करें 2: मैं अपना उत्तर संक्षिप्त रखना चाहता था लेकिन ... :)

प्रश्न: फ़ोटोशॉप में, क्या गुणवत्ता में अंतर होगा जब एक रेखापुंज 75% से कम हो जाता है, जबकि 50% नीचे दो बार स्केल किया जाता है? दोनों मामलों में, अंतिम आकार समान होगा: मूल का 25%।

ए:

1. "सबसे शायद हाँ" - मंटू की पोस्ट पर एक नज़र डालें। उनका कहना है कि प्रत्येक प्रक्षेप कदम कुछ छोटी त्रुटियों का परिचय देता है। वे गोल या प्रत्यावर्ती त्रुटियाँ हैं और वे गुणवत्ता में गिरावट में योगदान कर सकते हैं। सरल निष्कर्ष: अधिक कदम, अधिक संभावित गिरावट। तो "सबसे शायद" छवि प्रत्येक स्केलिंग चरण के दौरान गुणवत्ता को ढीला कर देगी। अधिक कदम - अधिक संभावित गुणवत्ता में गिरावट। तो "सबसे संभवतः" छवि को और अधिक अपमानित किया जाएगा अगर एक की तुलना में दो बार में स्केल किया जाए। गुणवत्ता की हानि निश्चित नहीं है - उदाहरण के लिए एक ठोस रंग की छवि लें, लेकिन कोई भी डिजाइनर समान छवियों को कितनी बार लेगा?

2. "लेकिन ज्यादातर मामलों में आप अंतर को नोटिस भी नहीं कर पाएंगे" - फिर से - मंटू की पोस्ट। संभावित त्रुटियाँ कितनी बड़ी हैं? उनके उदाहरणों में 2 में नहीं बल्कि 75 चरणों में बढ़ाई गई छवियां हैं और गुणवत्ता में परिवर्तन ध्यान देने योग्य हैं लेकिन नाटकीय नहीं हैं। 75 चरणों में! क्या होता है जब छवि को ps CS4 में 25% तक बढ़ाया जाता है (बाइसिक, मंटू का नमूना, तदनुसार एक और दो चरणों में बढ़ाया जाता है)?

क्या कोई अंतर देख सकता है? लेकिन अंतर यह है:

#: gm compare -metric mse one-step.png two-step.png Image Difference (MeanSquaredError):
           Normalized    Absolute
          ============  ==========
     Red: 0.0000033905        0.0
   Green: 0.0000033467        0.0
    Blue: 0.0000033888        0.0
   Total: 0.0000033754        0.0

और अगर ठीक से चिह्नित किया जा सकता है (ग्राम तुलना-बैंगनी रंग-बैंगनी अलग-अलग। png one-step.png two-step.png):

1 और 2 मेरा उत्तर देता है, जिसे मैं संक्षिप्त रखने की आशा करता था, क्योंकि अन्य काफी विस्तृत थे;)।

बस! :) इसे खुद जज करें।

Comments

-1 क्योंकि यह एक असली जवाब नहीं है। "शायद हाँ" ... किस पर आधारित है ? "आप अंतर को नोटिस नहीं कर पाएंगे" ... यह क्यूए साइट डिज़ाइन पेशेवरों के उद्देश्य से है , जो वास्तव में ऐसे लोग हैं जो छवियों में मिनट के अंतर को नोटिस करेंगे। यदि आप असमर्थित सिद्धांत और असमर्थित दावे को हटाते हैं, तो आपकी पोस्ट में कोई अन्य सामग्री नहीं है।

— फर्रे

मेरे अनुभव के आधार पर। या तुमने कोशिश की? अच्छा पेशेवर जानता है कि जब रंग प्रतिशत के कुछ अंश से भिन्न होने की कोशिश करने के बजाय

— अनुलोम

मेरा मतलब था: क्या आपने इंक्रीमेंटल में कुछ छवि को फिर से जोड़ने और परिणाम की तुलना एक चरण में करने की कोशिश की है? मैंने आपके अनुभव का पालन नहीं किया।

— thebodzio

@thebodzio विस्तार ने वास्तव में इस जवाब में मदद की - और जैसा कि डाउनवोट स्थायी नहीं हैं, मैंने अपना हटा दिया है।

— जरी कीनानलेन