موضوع مقاله: مقیاس‌بندی تصویر | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # مقیاس‌بندی تصویر | مقدمه: frame|تصویری که با مقیاس‌بندی نزدیک‌ترین همسایه (چپ) و ۲×SaI (راست) بزرگ شده‌است مقیاس‌بندی تصویر در گرافیک رایانه‌ای و تصویربرداری دیجیتال، به فرایند تغییر اندازه یک تصویر دیجیتال گفته می‌شود. | ## بخش 1: مقیاس‌بندی تصویر | هنگام مقیاس‌بندی یک تصویر گرافیک برداری، اشیاء بنیادین گرافیکی سازنده تصویر می‌توانند با بهره‌گیری از تبدیل‌های هندسی در هر وضوحی بدون افت کیفیت رندر شوند. اما هنگام مقیاس‌بندی یک تصویر گرافیک شطرنجی، باید تصویری جدید با تعداد پیکسل‌های بیشتر یا کمتر تولید شود. در حالت کاهش تعداد پیکسل (کوچک‌نمایی)، این فرایند معمولاً به افت کیفیت قابل مشاهده می‌انجامد. از دیدگاه پردازش سیگنال دیجیتال، مقیاس‌بندی گرافیک شطرنجی نمونه‌ای دوبعدی از است؛ یعنی تبدیل یک سیگنال گسسته از یک نرخ نمونه‌برداری به نرخی دیگر. ریاضیات مقیاس‌بندی تصویر را می‌توان به‌عنوان شکلی از نمونه‌برداری مجدد (resampling) یا بازسازی تصویر از دیدگاه قضیه نمونه‌برداری نایکوئیست–شنون تفسیر کرد. بر پایه این قضیه، کاهش نمونه‌برداری به تصویری کوچک‌تر از یک اصل با وضوح بالا تنها پس از اعمال یک فیلتر ضد تداخل (anti-aliasing) دوبعدی مناسب برای جلوگیری از مصنوعات تداخل امکان‌پذیر است. رویکردی پیشرفته‌تر برای بالابردن مقیاس، مسئله را به‌صورت یک در نظر می‌گیرد و به دنبال تولید تصویری قابل‌قبول است که پس از کاهش مقیاس، شبیه تصویر ورودی به نظر برسد. روش‌های گوناگونی برای این منظور به‌کار رفته‌اند، از جمله روش‌های بهینه‌سازی با جملات منظم‌سازی (ریاضیات) و بهره‌گیری از یادگیری ماشین از روی نمونه‌ها. درون‌یابی نزدیک‌ترین همسایه یکی از ساده‌ترین روش‌های افزایش اندازه تصویر، درون‌یابی نزدیک‌ترین همسایه است که در آن هر پیکسل با نزدیک‌ترین پیکسل در خروجی جایگزین می‌شود؛ در بالابردن مقیاس، این بدان معناست که چند پیکسل با رنگ یکسان در کنار هم قرار می‌گیرند. این روش می‌تواند جزئیات تیز را حفظ کند، اما در تصاویری که قبلاً دارای لبه‌های نرم بودند ایجاد می‌کند. «نزدیک‌ترین» در درون‌یابی نزدیک‌ترین همسایه لزوماً به معنای نزدیک‌ترین از نظر ریاضی نیست. این الگوریتم اغلب برای تصاویری ترجیح داده می‌شود که لبه‌های نرم اندکی دارند یا اصلاً ندارند. درون‌یابی دوخطی و دومکعبی درون‌یابی دوخطی با درون‌یابی مقادیر رنگ پیکسل‌ها کار می‌کند و گذاری پیوسته در خروجی ایجاد می‌کند، حتی در جایی که مواد اصلی دارای گذارهای گسسته‌اند. اگرچه این ویژگی برای تصاویر با تن پیوسته مطلوب است، اما این الگوریتم کنتراست (لبه‌های تیز) را کاهش می‌دهد که ممکن است برای نقشه‌های خطی نامطلوب باشد. درون‌یابی دومکعبی نتایج بسیار بهتری ارائه می‌دهد، اما با افزایش هزینه محاسباتی همراه است. نمونه‌برداری مجدد sinc و لانچوز از نظر تئوری بهترین بازسازی ممکن را برای یک سیگنال کاملاً محدودباند فراهم می‌کند. در عمل، پیش‌فرض‌های نمونه‌برداری مجدد sinc به‌طور کامل در تصاویر دیجیتال واقعی برآورده نمی‌شوند. | ## بخش 2: مقیاس‌بندی تصویر | درون‌یابی دومکعبی را می‌توان تقریبی از نظر محاسباتی کارآمد برای نمونه‌برداری مجدد لانچوز در نظر گرفت. نمونه‌برداری جعبه‌ای یک نقطه ضعف الگوریتم‌های دوخطی، دومکعبی و مشابه آن‌ها این است که تعداد مشخصی پیکسل را نمونه‌برداری می‌کنند. هنگام کوچک‌نمایی زیر یک آستانه خاص، مثلاً بیش از دو برابر برای تمام الگوریتم‌های دونمونه‌ای، این الگوریتم‌ها پیکسل‌های غیرمجاور را نمونه‌برداری می‌کنند که هم به از دست رفتن داده و هم به نتایج ناهموار می‌انجامد. راه‌حل ساده این مشکل، نمونه‌برداری جعبه‌ای است که در آن پیکسل هدف به‌عنوان یک جعبه روی تصویر اصلی در نظر گرفته می‌شود و همه پیکسل‌های داخل جعبه نمونه‌برداری می‌شوند. در هنگام کوچک‌نمایی، از نزدیک‌ترین میپ‌مپ بزرگ‌تر به‌عنوان مبدأ استفاده می‌شود تا از مقیاس‌بندی زیر آستانه مفید درون‌یابی دوخطی جلوگیری شود. این الگوریتم سریع و بهینه‌سازی‌پذیر است و در بسیاری از چارچوب‌ها مانند اوپن‌جی‌ال استاندارد است. هزینه آن بهره‌گیری از حافظه تصویر بیشتر است که در پیاده‌سازی استاندارد دقیقاً یک‌سوم بیشتر است. روش‌های مبتنی بر تبدیل فوریه درون‌یابی ساده مبتنی بر تبدیل فوریه با اضافه کردن مؤلفه‌های صفر به حوزه فرکانس عمل می‌کند (رویکرد پنجره‌ای نرم را کاهش می‌دهد). علاوه بر حفظ (یا بازیابی) خوب جزئیات، لرزش و خونریزی دوری محتوا از مرز چپ به مرز راست (و برعکس) قابل توجه است. یک بررسی در سال ۲۰۱۳ نشان داد که DCCI بهترین امتیازها را از نظر و در مجموعه‌ای از تصاویر آزمون داشت. hqx برای بزرگ‌نمایی گرافیک‌های رایانه‌ای با وضوح پایین و/یا رنگ‌های اندک (معمولاً ۲ تا ۲۵۶ رنگ)، می‌توان با بهره‌گیری از یا سایر نتایج بهتری به دست آورد. این الگوریتم‌ها لبه‌های تیز تولید می‌کنند و سطح بالایی از جزئیات را حفظ می‌نمایند. برداری‌سازی ابتدا یک نمایش برداری مستقل از وضوح از گرافیک مورد نظر برای مقیاس‌بندی ایجاد می‌کند. فایل برداری اس‌وی‌جی حاصل می‌تواند در هر وضوح موردنیاز بدون افت کیفیت صادر و رندر شود و مستقیماً به‌عنوان آثار هنری آماده تولید برای نمایش و چاپ مقیاس‌پذیر عمل کند. گرافیک‌های برداری مقیاس‌پذیر برای تصاویر هندسی ساده بسیار مناسبند، در حالی که عکس‌ها به دلیل پیچیدگی خود با برداری‌سازی سازگاری خوبی ندارند. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق این روش از یادگیری ماشین برای تصاویر با جزئیات بیشتر مانند عکس‌ها و آثار هنری پیچیده بهره می‌گیرد. [برای اندازه کامل روی تصویر کلیک کنید] نرم‌افزار بالابردن مقیاس مبتنی بر هوش مصنوعی امکان افزودن جزئیات و وضوح به عکس‌های تاریخی را فراهم می‌کند، حتی جایی که این جزئیات در اصل وجود ندارد. | ## بخش 3: مقیاس‌بندی تصویر | در دسترس بودن ابزارهای بالابردن مقیاس با هوش مصنوعی موجب سردرگمی‌هایی شده که در آن افراد باور می‌کنند نسخه بزرگ‌شده یک تصویر تار واقعاً موضوع عکس اصلی را نشان می‌دهد. در سال ۲۰۲۵ یک کاربر شبکه اجتماعی توییتر نسخه بزرگ‌شده با هوش مصنوعی یک عکس کم‌وضوح از دونالد ترامپ را که روی آن زوم کرده بود منتشر کرد و پرسید آیا کسی می‌تواند «توضیح دهد که چه اتفاقی برای پیشانی او افتاده». کارشناسان اشاره کردند که تصویر توسط فرایند بالابردن مقیاس تحریف شده و چنین ابزارهایی «ناگزیر باید جزئیاتی را اختراع کنند یا دست‌کم بازسازی کنند که بوده یا نبوده‌اند». کاربردها عمومی مقیاس‌بندی تصویر در کاربردهایی از جمله مرورگرهای وب، نرم‌افزارهای ویرایش تصویر، نمایشگرهای تصویر و فایل، بزرگنماهای نرم‌افزاری، بزرگنمایی دیجیتال، فرایند تولید و هنگام خروجی تصاویر از طریق نمایشگرها یا چاپگرها بهره‌گیری می‌شود. ویدئو این کاربرد شامل بزرگ‌نمایی تصاویر برای سینماهای خانگی برای دستگاه‌های خروجی آماده ویدئوی اچ‌دی از محتوای با وضوح PAL است، برای مثال از یک پخش‌کننده DVD. مقیاس‌بندی هنر پیکسلی از آنجا که گرافیک‌های معمولاً کم‌وضوح هستند، بر چیدمان دقیق پیکسل‌های منفرد، اغلب با پالت رنگی محدود متکی‌اند. این امر منجر به گرافیک‌هایی می‌شود که برای تعریف اشکال پیچیده با وضوح اندک تا سطح پیکسل‌های منفرد، بر نشانه‌های بصری سبک‌پردازی‌شده متکی هستند. الگوریتم‌های تخصصی برای مدیریت گرافیک‌های هنر پیکسلی توسعه یافته‌اند، چراکه الگوریتم‌های سنتی مقیاس‌بندی نشانه‌های ادراکی را در نظر نمی‌گیرند. از آنجا که یک کاربرد معمول، بهبود ظاهر بازی‌های ویدئویی نسل چهارم کنسول‌های بازی ویدئویی و پیش از آن روی شبیه‌سازهای آرکید و کنسول است، بسیاری از این الگوریتم‌ها برای اجرا در زمان واقعی برای تصاویر ورودی کوچک با ۶۰ فریم در ثانیه طراحی شده‌اند. روی سخت‌افزار سریع، این الگوریتم‌ها برای بازی و سایر پردازش‌های بی‌درنگ تصویر مناسبند. این الگوریتم‌ها گرافیک‌های تیز و واضح ارائه می‌دهند و تاری را به حداقل می‌رسانند. الگوریتم‌های مقیاس‌بندی هنر در طیف گسترده‌ای از شبیه‌سازها مانند HqMAME و داس‌باکس، همچنین موتورهای بازی دوبعدی و مانند سکام‌وی‌ام پیاده‌سازی شده‌اند. این الگوریتم‌ها در میان گیمرها مورد توجه قرار گرفتند و این فناوری‌ها احیای تجربه‌های بازی دهه‌های ۱۳۶۰ و ۱۳۷۰ شمسی (۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ میلادی) را تشویق کرد. چنین فیلترهایی در حال حاضر در شبیه‌سازهای تجاری روی ایکس‌باکس نتورک، کنسول مجازی (نینتندو) و پلی‌استیشن نتورک برای جذاب‌تر کردن ظاهر بازی‌های کلاسیک با وضوح پایین روی نمایشگرهای مدرن HD بهره‌گیری می‌شوند. مقیاس‌بندی بی‌درنگ شرکت‌های متعددی فناوری‌هایی برای بالابردن مقیاس فریم‌های ویدئویی به‌صورت بی‌درنگ توسعه داده‌اند، مثلاً هنگامی که روی صفحه در یک بازی ویدئویی نمایش داده می‌شوند. ابرنمونه‌برداری یادگیری عمیق (DLSS) انویدیا از یادگیری عمیق برای بالانمونه‌برداری تصاویر با وضوح پایین‌تر به وضوح بالاتر جهت نمایش روی مانیتورهای رایانه با وضوح بالا بهره می‌گیرد. | ## جمع‌بندی | پیش‌تنظیم‌های استاندارد FSR اجباری نیستند و برخی عناوین مانند دوتا ۲ نوار لغزنده وضوح ارائه می‌دهند.