Wir verwenden eine Open-Source-Anwendung, um die Bilder zu verarbeiten. Sie verwendet Nächste-Nachbar-, bilineare und bikubische Algorithmen, um die Bilder herunterzurechnen.
In den meisten Szenarien ist das Bild gut, aber wenn es um Bilder mit Filmkörnung geht, versagen alle drei Algorithmen.
Da es sich um ein Open-Source-Tool handelt, können wir den Quellcode des Tools bearbeiten. aber die Probleme sind: "Wir wissen nicht, welche Algorithmen am besten für druckbare Downsampling-Bilder geeignet sind" und "Wie man sie vergleicht".
Danke, Praveen Ravipati.
GIMP verfügt über eine "Sinc (Lanczos 3)"-Interpolationsmethode, die sich hervorragend für das Downsampling eignet. Wenn die Originalbilder jedoch groß sind und viele kleine Details wie Filmkörnung enthalten und Sie viel kleiner herunterrechnen, können Sie nicht wirklich viel tun. Details gehen beim Resampling verloren, egal was Sie tun. Es ist eine Tatsache der Realität.
Ich nehme an, Sie könnten versuchen, einen Filmkörnungseffekt erneut hinzuzufügen, nachdem Sie ihn heruntergesampelt haben.
Wie kann man sie vergleichen? Betrachten Sie sie nebeneinander bei 100 % Zoom.
Darf ich fragen, warum Sie das Bild heruntersampeln? Wenn es für den Druck ist, warum tun Sie das?
Jorik
Ravipati Praveen
joojaa
Ravipati Praveen
joojaa