ps图像重采样Word文档格式.docx

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技术讨论

在处理图像时，最重要的问题之一就是分辨率如何随着（或独立于）图像大小而改变。

有两种方法可以更改分辨率：

缩放和重新采样。

缩放不会改变像素的数量，而只会改变分辨率。

重新采样会改变像素尺寸。

如果使用2*2英寸的300ppi图像，并在Indesign中将其改为1英寸见方，这就是缩放。

像素会变小，且分辨率会提高到600ppi。

在Photoshop中，可以选择缩放或者重新采样。

如果缩小图像而不改变分辨率，Photoshop就必须丢弃一些像素，这就叫做缩减采样。

如果通过增加采样讲图像大小改为4*4英寸，则程序就必须在图像中的其他像素之间执行插值操作，以添加更多的像素。

通过后期重采样处理，不仅可以使原本不太理想的图片质量得到大幅改善，还可以使像素小的图片通过“插值”的方式变大或缩小。

重新采样方法：

Photoshop提供了5种重新采样的方法：

邻近、两次线性、两次立方、两次立方较平滑、两次立方较锐利。

关于“插值”网上关于“插值”的定义是“在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法”。

以前，数码相机最高可能只有300万像素，为了打印出A4以上幅面照片，就需增加像素值，“插值”就常常被运用到。

尽管现在的数码相机动辄就是上千万像素，但如果想要打印高质量、大尺寸，如A3以上照片时，“插值”仍然非常有用。

插值是以相邻的像素为依据，计算出新的像素，而根据计算方法的不同，就形成了不同的插值方法。

在我们最常用的到Photoshop图像处理软件中共有5种方法，分别为：

邻近、两次线形、两次立方、两次立方（较平滑）、两次立方（较锐利），这5种方法都在“图像大小”选项中。

5种插值方法的不同成像

原图（白色框部分为影像截取部分）

1）邻近法

邻近法的原理是将相邻的像素复制到新的位置，以提高像素总值。

这种方法的优点是速度快，缺点是不够精确，影像边缘粗糙不平滑，容易出现马赛克。

因此，这种插值方法不太适用于细节较多的照片。

但由于该方法的处理速度快，所以在处理简单、纯色的图像时会很方便。

邻近法不适合处理层次过多的照片，但用在色调比较单一的图片上则即保证质量，又保证速度。

2）两次线性法

这种方法是以2x2=4个像素为基础进行计算的，得出的新像素质量要较邻近法好，而计算速度却接近邻近法。

不过，尽管新像素质量已有提高，但从实际样片来看，还不是最适合用于照片插值。

另外需要提醒的是，新造出来的像素颜色实际上是不存在于原相中的。

较邻近法有所改善，但还不足以用于处理人像、风景照等。

3）两次立方法

两次立方法的计算方式又要比两次线形法更为先进些。

它是利用4x4个像素即16个像素的面积来计算一个新的像素，得出的结果要更为精确，但也因此其计算速度相对较慢。

与两次线形法一样，两次立方法得出的新像素颜色也不存在于原相中，但由于它是基于16个像素计算而来的，插值出来的效果会更让人满意，即使在人像照片中使用该方法，人像也会显得比较自然、平滑。

插值后，影像边缘较前两种方法平滑。

4）两次立方（较平滑）

从名称上就可以看出，该方法是在两次立方法基础上发展而来的。

与两次立方法不同的是，该方法在取样时会更注意影像色彩的渐变部分，在广告摄影，如拍摄餐具，或风光摄影作品，如碧海蓝天、夕阳等渐变丰富、讲究层次的影像中很适合使用这种插值方式。

当然，慢工出细活，使用该方法会比较耗时。

影像边缘更加模糊、平滑。

5）两次立方（较锐利）

这个方法也是基于两次立方法而来的，与上述两种方法最大的不同点是，该方法着力追求图像的锐利度，更适合在缩小影像时使用。

比如，需要将照片上传到网络上时，我们通常会先把近千万像素的照片进行适当缩小，如缩小到300万像素，此时使用该方法影像能保证一定的锐利度，不会缩小后变糊而影响效果。

实际操作，查看各插值方法效果

上面我们对几种插值方法进行了大概了解，下面我们将实际操作一下，以一张尼康D3拍摄的样片为案例，查看各插值方法的成像效果。

为了方便最后进行画质对比，我们会先把1,200万像素的原片缩小到210万像素左右，再分别使用邻近法、两次线性法、两次立方法、两次立方（较平滑）四种方法将缩小的图像插值回1,200万像素。

[两次立方（较锐利）适合缩小影像使用，不参加放大影像的效果对比。

]

原图，红色框部分为对比部分。

原图100%放大。

邻近法

两次线性法

两次立方法

两次立方法（较平滑）

通过上面的实际案例，PS中的插值方法有了比较直观的了解。

在具体的图像处理过程中，可根据自身需要选择最合适的插值方法。

实际像素、打印尺寸、分辨率的区别和联系

1、实际像素：

这是借用photoshop缩放工具（快捷键Z）中有一个缩放方式的名称。

虽然在一般人来看，图片是由线条、形状、色块构成，但在数码设备上，图片被看作是由一个个的点来组成，每一个点都有自己的色彩、亮度等信息。

这些点的排列是很整齐的，大小都是统一的，而且是数得清的。

如1024*768，这样的数值便是图像的实际像素量，指宽度由1024个像素，高度有768个像素组成。

实际像素只能决定一张图片由多少个点组成，“数码相机是X百万像素的”，这个“X百万”就是“宽*高”得出的数字，1024X768=78643，即约80万像素。

不管怎么样，不论在哪种情况下，提到像素，立马想到，这是一个个的点，就行了。

2、实际尺寸：

这一点就比较直观了。

打印机打出的A4纸，冲印机冲出的5英寸、6英寸、10英寸照片，显示器对角线为17英寸等等，这些就是实际尺寸。

它有一个单位，可以是英寸，也可以是厘米。

同样，一张图片被实际输出，会有一个尺寸，比如A4纸：

21厘米X29厘米，5寸照片：

8.9厘米X12.7厘米（3.5英寸X5英寸）。

这里不得不提到厘米跟英寸的换算。

1英寸=2.54厘米。

3、分辨率：

一般写教程的，都会在冒号后面写上：

指每英寸所包含的像素数目。

回到第1条和第2条，会发现实际像素和实际尺寸都是以“（）*（）”的形式表达的。

于是产生联想，比如一张实际像素为1024X768约=80万的数码相片，如何转换成打印尺寸印出来呢，印成多大的比较合适呢？

星魂先随便假设一下，要把这张相片印成6.5寸半的，即6.5英寸*5英寸，那么学过算术的都可以看出来，在长度为6.5英寸的一条边上，像素数为1024个，那么每英寸的长度，是由1024像素/6.5英寸=157像素，这个157就是传说中的分辨率，它的单位自然而然就是像素/英寸，翻译成英文为pixelsperinch，缩写成ppi。

这是标准的影像分辨率的表示方法，但现在更深入人心的单位表示方法为dpi，这又是啥意思？

dpi为dotsperinch的缩写，点/英寸，点是喷墨打印都能直接看到的，指的其实是打印分辨率。

点和像素的概念完全可以混为一谈。

4、关系：

不管是影像分辨率、打印分辨率、扫描分辨率、显示分辨率、数码相机分辨率，都只是对像上的区别，总纳一个公式：

像素（点）数/面积=分辨率。