Anti-Aliasing là gì, và nó ảnh hưởng đến hình ảnh và hình ảnh của tôi như thế nào?

2024 Tác giả: Geoffrey Carr | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 11:02

Chống răng cưa là một từ thường bị các nhiếp ảnh gia và game thủ ném xung quanh khi xử lý đồ họa và hình ảnh. Hãy xem những gì chống răng cưa là, tại sao chúng ta sử dụng nó, và, quan trọng nhất, khi tốt nhất là không sử dụng nó.

Đó là một phần quan trọng trong việc tạo hình ảnh và chụp ảnh - chống răng cưa chắc chắn là một thứ cần được hiểu kỹ lưỡng nhất có thể để tạo ra những hình ảnh chất lượng cao. Chúng tôi hy vọng bạn đã chuẩn bị cho một bài báo rất geeky, vì bạn có rất nhiều thảo luận về toán học và khoa học được trộn lẫn với bài viết giải thích của ngày hôm nay. Hãy đọc tiếp!

Vectơ và pixel và tại sao máy ảnh chụp ảnh bằng pixel

Bạn có thể nhớ một bài báo từ một năm trước, nơi chúng tôi đã nói về sự khác biệt trong Vectơ và Điểm ảnh. Có một số khác biệt cơ bản giữa hai điểm ảnh: pixel được sắp xếp theo thứ tự ánh sáng, sắc tố hoặc màu sắc; vectơ là biểu diễn toán học của các dòng, hình dạng, độ dốc, vectơ, vectơ là chính xác; chúng tồn tại ở tọa độ tuyệt đối trên lưới đại số. Bởi vì chúng rất tuyệt đối, nên không làm mờ ranh giới giữa chúng ở đâu và chúng ở đâu. Ngay cả khi màn hình không thể hiển thị độ mỏng vô hạn của đoạn đường (nó luôn phải hiển thị nó theo pixel), nó vẫn mỏng như một đường chỉ tồn tại trong thế giới toán học lý thuyết.

Đó là vấn đề với nhiếp ảnh - ánh sáng không chính xác vì nó sẽ cần phải được chụp theo một cách toán học hoàn hảo. Có khả năng ngay cả khi chúng tôi phát triển các máy ảnh có khả năng đọc các vị trí của các photon riêng lẻ với độ chính xác lượng tử khi chúng chạm vào cảm biến, vì bản chất vật lý kỳ lạ ở cấp lượng tử, các hạt riêng lẻ có thể xuất hiện ở nhiều nơi trên cảm biến cùng lúc. Điều này có nghĩa là hoàn toàn không thể có được vị trí tuyệt đối của hạt ánh sáng đơn lẻ đó tại thời điểm nó chạm vào cảm biến - nhiếp ảnh chỉ là xấp xỉ cách ánh sáng đó được chụp. Hành động dừng (khả năng của máy ảnh để tạo ra những hình ảnh sắc nét từ các vật thể chuyển động) không bao giờ có thể hoàn hảo - ít nhất nó có vẻ rất, rất khó xảy ra.

Các pixel rất tiện dụng vì hình ảnh có độ phân giải cao có thể gần đúng màu sắc và hình dạng, tái tạo chính xác hình ảnh theo cách tương tự như chụp ảnh dựa trên phim. Trong khi thuộc tính này của pixel và việc sử dụng nó trong nhiếp ảnh là không phải chống răng cưa chính xác, hiểu được tài sản này của nhiếp ảnh kỹ thuật số là một trong những nơi tốt nhất để bắt đầu một sự hiểu biết vững chắc về những gì chống răng cưa là.

Nội suy: Tạo một cái gì đó từ (Hầu như) Không có gì?

Nhiếp ảnh kỹ thuật số là một xấp xỉ về màu sắc và giá trị hiện diện khi ánh sáng chạm vào cảm biến - theo cách này, chống răng cưa là một xấp xỉ của dữ liệu hình ảnh bằng cách sử dụng một kỹ thuật được gọi là "Nội suy". dựa trên các xu hướng của dữ liệu hiện có, nghĩa là dự đoán được giáo dục về những gì thực sự có thể ở vị trí đó nếu có nhiều điểm dữ liệu hơn. Mặc dù nó phức tạp hơn mà việc đoán đơn giản - có các công thức và các phương pháp thích hợp cho Nội suy - nó không thể được cho là một biểu diễn chính xác hoàn hảo về dữ liệu hình ảnh thực sự ở đó. Ngay cả toán học thông minh nhất cũng không thể tạo ra thứ gì đó từ thứ gì cả.

Khi chúng tôi xem xét các bảng kiểm tra được hiển thị trên máy tính này, chúng tôi có thể bắt đầu hiểu những gì chống răng cưa đang làm để cải thiện và hình ảnh gần đúng. Trên hình ảnh tận cùng bên trái, không có nội suy của dữ liệu - bảng kiểm tra được hiển thị bằng các pixel màu đen và trắng khi nó lùi lại trong phối cảnh và nhanh chóng trở thành một mớ hỗn độn. Các lỗi hình ảnh và tạo tác được tạo ra là những gì chúng ta gọi là “răng cưa”. Hình ảnh thứ hai và thứ ba ở trên sử dụng các hình thức “chống răng cưa” khác nhau để ước tính tốt hơn cách con người (và camera) cảm nhận ánh sáng.

Tuy nhiên, những hình ảnh đó là bản dịch các hình ảnh toán học tuyệt đối thành hình ảnh dựa trên pixel. Tính năng chống răng cưa áp dụng cho nhiếp ảnh của bạn như thế nào? Khi hình ảnh được thay đổi kích thước, phóng to hoặc thu nhỏ, hình ảnh được nội suy dựa trên dữ liệu tồn tại trong tài liệu hình ảnh. Hình ảnh bên trái bị thu nhỏ bằng cách sử dụng "lân cận gần nhất" lấy mẫu lại trong Photoshop - nói cách khác, nó không phải là chống răng cưa (nghĩa đen bạn có thể gọi nó là có răng cưa). Hình ảnh bên phải được giảm và chống răng cưa, tạo ra một hình ảnh đẹp hơn rất nhiều ở kích thước nhỏ đó.

Nguyên tắc chung là bạn luôn có thể rút gọn (thu nhỏ) hình ảnh của mình mà không làm mất chất lượng từ chống răng cưa. Upsampling (mở rộng) làm cho chống răng cưa rất rõ ràng, không thêm độ phân giải mới và chỉ nên thực hiện nếu không thể tránh được.

Anti-Aliasing và Vectors: Tại sao Anti-Aliasing làm cho trò chơi điện tử trông đẹp hơn

Nếu bạn đã chơi trò chơi trên PC trong 15 năm qua, bạn có thể đã thấy các tùy chọn video bao gồm cài đặt chống răng cưa. Nếu bạn nhớ khi chúng ta thảo luận về các hình dạng vector tồn tại ở một vị trí tuyệt đối, bạn nên bắt đầu hiểu tại sao chống răng cưa lại quan trọng đối với các trò chơi video.

3 Các hình dạng chiều được tạo ra trong các đa giác vectơ, và các đa giác này tồn tại trong một lĩnh vực toán học duy nhất. Chống răng cưa trong trò chơi điện tử có ít nhất hai mục tiêu: trước hết nó muốn có khả năng hiển thị các đường thẳng tuyệt đối, cứng lưỡi của các đa giác trong một biểu mẫu trông đẹp mắt trên màn hình dựa trên pixel; thứ hai, chống răng cưa tốt hơn sao chép cách không chính xác mà nhiếp ảnh và mắt người cảm nhận ánh sáng.

Anti-Aliasing and Typography

Trên một lưu ý cuối cùng, có rất nhiều trường hợp chống răng cưa không phải là lý tưởng. Nếu bạn đã từng làm việc với các nhà thiết kế đồ họa, bạn có thể đã nghe họ phàn nàn về kiểu chữ trong Photoshop và cách kém hơn với Illustrator - và họ đúng.

Cả hai chữ cái trên đều là kiểu chữ dựa trên pixel, với chữ cái bên trái được đặt bí danh, một chữ cái bên phải là bí danh. Không phải là đại diện tốt của typography, hoặc ít nhất là kiểu chữ đó. Có thể chấp nhận hiển thị phông chữ trên màn hình với tính năng chống răng cưa, nhưng để in, nó có thể có một số hậu quả tai hại.

Khi bạn nghĩ về những chữ cái nào, chúng không thực sự tuân theo các quy tắc tương tự mà nhiếp ảnh kỹ thuật số yêu cầu. Chữ cái là những ý tưởng trừu tượng và hình dạng tuyệt đối - chúng rơi vào thể loại nghệ thuật vector “thuần toán”. Và tùy thuộc vào loại quy trình in được sử dụng để tạo ra chúng, những hình dạng vector toán học thuần túy trở nên hoàn toàn quan trọng.

Hình ảnh trên được tạo ra với loại chống răng cưa, và sau đó rất có thể được in offset. Khi chúng ta xem xét chặt chẽ, chúng ta có thể thấy tại sao điều đó là xấu.

Nó trở nên rõ ràng rất nhanh chóng rằng các hình thức chống răng cưa đã không giữ tốt khi in theo cách này. Đây là một ví dụ về cách chống răng cưa (cũng như hình ảnh dựa trên pixel) có thể kém hơn khi vẽ kiểu chữ.

Tất nhiên, đây là một hình ảnh (như một bức ảnh) và không phải là dạng trừu tượng của loại hình, nó sẽ được tổ chức khá tốt.

Loại, là phương tiện trừu tượng, yêu cầu độ chính xác của vectơ để giữ trong các loại quy trình in không sử dụng dấu chấm phun để tạo hình ảnh. Ngay cả ở khoảng cách rất gần, chúng tôi không thấy bất kỳ dấu chấm hoặc bằng chứng nào cho thấy việc chống răng cưa đi vào các tệp được sử dụng để in Coke này có thể.

Tất nhiên, hầu hết người đọc HTG sẽ không được in offset hầu hết các bức ảnh của họ, do đó, kiểu chữ dựa trên pixel được in từ máy in dựa trên chấm điểm sẽ hoạt động tốt. Chỉ cần biết tính năng chống răng cưa của bạn khi bạn đang làm việc với kiểu chữ và khi bạn đang làm việc với nhiếp ảnh - bạn sẽ thấy mình chuẩn bị tốt hơn để đưa ra những lựa chọn đúng đắn sẽ cung cấp cho bạn những hình ảnh tốt nhất có thể.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến chống răng cưa và ảnh của bạn, bạn cảm thấy chúng tôi chưa trả lời hoặc có thể bạn cho rằng chúng tôi đã để lại điều gì đó quan trọng, hãy cho chúng tôi biết điều đó trong phần bình luận bên dưới.

Tín dụng hình ảnh: Varena # 1 bởi hasensaft, có sẵn theo Commons sáng tạo. Mờ ô dù chân dung Shannon, có sẵn theo Commons sáng tạo. Dragon Age 2 Demo Ogre VH bởi Deborah Timmins, có sẵn theo Commons sáng tạo. Anti-Aliasing Images bởi Loisel, có sẵn theo Giấy phép GNU miễn phí.