Основы работы в Photoshop


Диалоговое окно Image Size - часть 3


Мы находим это особенно удобным, когда нужно восстановить изображение, которое в какой-нибудь другой программе, вроде QuarkXPress, было увеличено, уменьшено или растянуто с целью "позиционирования". Мы записываем на клочке бумаги величины масштабирования из Quark XPress, затем открываем изображение в Photoshop и в диалоговом окне Image Size вводим процентные величины.

Методы ресэмплинга. Выполняя даунсэмплинг, Photoshop использует один из трех методов интерполяции: Nearest Neighbor, Bilinear и Bicubic. Нужный вариант выбирается в диалоговом окне General Preferences или Image Size (см. рис. 3.12).

  • Nearest Neighbor. Метод интерполяции "по соседним пикселам" – самый простой и самый быстрый. Чтобы создать новый пиксел, Photoshop берет в качестве образца ближайший к нему пиксел и копирует его значение. К сожалению, результаты он дает довольно посредственные. Однако применительно к изображениям, состоящим из линий и форм (вроде тех, что создаются в программах Illustrator или FreeHand), этот метод дает неплохой эффект.
  • Bilinear. Метод "билинейной" интерполяции несколько сложнее и дает более качественные результаты – каждому новому пикселу присваивается цвет или оттенок серого на основе цветов окружающих пикселов. Эффект близок к усреднению по соседним пикселам, но здесь используется более совершенный алгоритм. С помощью билинейной интерполяции апсэмплинг некоторых изображений выполняется довольно прилично. Тем не менее, мы не видим сколь-нибудь веских причин для обращения к этому методу и пользуемся бикубической интерполяцией.


    Методы ресэмплинга (интерполяции) в Photoshop

    Рис. 3.12.  Методы ресэмплинга (интерполяции) в Photoshop

  • Bicubic. Метод "бикубической" интерполяции дает самый лучший эффект, но требует больше времени. Как и в предыдущем случае, программа анализирует окружающие пикселы, однако использует при этом более сложные уравнения, в результате чего переходы между тонами получаются более мягкими (см. рис. 3.13).

on_load_lecture()

Дальше »




Начало  Назад  Вперед