Photoshop和设计常识-图像精度

Photoshop图像处理电子课件图像处理基础知识－－图像精度何谓图像精度？位图是由像素组成的图像。那么，像素数量的多少就会直接影响到图像的质量。在一个单位长度之内，排列的像素多，表述的颜色信息多，这个图像就清晰，排列的像素少，表述的颜色信息少，这个图像就粗糙。这就是图像的精度，我们也称之为“分辨率”。上面这两幅图像的尺寸是相同的（比如说都是12cmx9cm），但是分辨率精度相差很大，我们可以明显感到：分辨率高的图像比分辨率低的图像要清晰。注意：分辨率是指的单位长度内排列像素的多少，因而，只有位图才有分辨率，矢量图不存在分辨率问题。我们说的分辨率的单位长度，全世界都是以英寸为单位的。即是在1英寸之内排列多少像素。比方说分辨率300。意思是这个图像是由每英寸300个像素记录的。那么在1英寸之内排列的像素越多，图像分辨率越高，图像也就越清晰。1英寸=2.54厘米分辨率越高越好吗？1英寸排列10000个像素行吗？不行！实际上，图像分辨率的设定是很规矩的，通常：铜版纸：300Pix/inch胶板纸：200Pix/inch新闻纸：150Pix/inch大幅面喷绘（90cm*120cm的展板）100Pix/inch足矣。计算机屏幕显示：72Pixels/inch这些数据应该烂熟于心，制作图像时根据输出的需要，从一开始建立新文件的时候，就要设定好所需的图像分辨率。一般不能在以后重新更改分辨率，因为那样会严重影响图像的质量。如果拿到的图像分辨率很低，输出时需要大幅度提高分辨率，或者拿到的图像尺寸很小，输出时需要大大扩展图像尺寸，这都涉及令人头疼的“像素插值理论”。如果现有图像的尺寸和分辨率不符合我们的要求，通常使用“图像大小”命令来做设置。在“图像大小”面板中，可以清楚地看到当前图像的各项参数。改变这些参数，有三条基本原则：1.改变像素宽度、高度的数量，它与图像的输出尺寸、文件容量成正比关系，而与图像分辨率没有关系。也就是说，只改变图像的尺寸，并没有改变图像的分辨率；2.改变图像的分辨率，它与像素宽度、高度的数量以及文件容量成正比关系，而与图像尺寸没有关系。也就是说，只改变分辨率，并没有改变图像的尺寸；3.锁定像素宽度、高度的参数不变，图像的尺寸与分辨率成反比关系。根据这三条原则：我们将一个图像从小尺寸改变为大尺寸的时候，就要增加新的像素；我们将一个低分辨率的图像提高分辨率的时候，也是要增加新的像素。这些新增加进来的像素，我们称为“插值”。建立一个新文件，象素为：2px*1px，分辨率72px/inch将其中的一个像素填充为黑色，另一个像素为白色。打开“图像大小”面板，将像素宽度参数2px改为20px。图像的尺寸扩大了10倍，由2px*1px变成了20px*10px可以发现，新增加进来的18个像素竟然是一个过渡的灰色。也就是说：像素插值插的是两个像素之间的过渡值。这就是PS中默认的“二次立方”的插值方法。本来是“黑白分明”的，经过插值以后，产生了过度的灰色，黑白不再分明。他告诉我们，差值所产生的最严重的后果是：越插值越虚！把左上角的小图像的尺寸扩大10倍，经过二次立方的差值，大图像中的质量只能说“目不忍睹”。我们来模拟一下缩小的过程，假设我们要将一幅10x6个像素组成的图像，缩小为5x3，以下是示意图，每个灰色方块代表1像素。当缩小指令发出后，Photoshop等距离地抽取像素并丢弃，然后再将剩余的像素拼合起来，形成缩小后的图案。在缩小以后，像素从9万降到了2.26万，其中丢弃了6.74万个像素信息。比如左手的手指缝，原先可以很清楚地看到有三道深色的线，而在缩小以后，原先手指缝部分的像素就几乎不见了。所谓插值算法，就好比猜测，凭空去“捏造”那些并不存在的像素。如下图是上图左上角那2x2的部分。现有A、B、C、D四个像素，要将2x2扩成3x3，那么就要多出5个像素。图中的标号是1、2、3、4、5。如何确定这原先并不存在的像素的颜色呢？是将现有两个像素的颜色值取平均，去作为新像素的颜色。也就是说AB运算后得出1；AC运算后得出2；BD得出4；CD得出5；3则是由1245运算得出的。注意：以上内容是为了便于大家理解而打的比方，真正的图像运算概念和过程远比这复杂的多。然后再将图像扩大到400×225像素，像素总量又回到9万，但在缩小中丢弃的6.74万像素信息却是找不回来的。Photoshop只能采用插值算法去弥补这6.74万像素。可以想象，用这样方式“捏造”出来的像素，和真正原先的像素肯定存在误差甚至是很大的误差。而原先手指缝只剩下一些浅色的像素，手指缝已经看不清楚了。用这些浅色的像素计算出来的新像素，同样也只可能是浅色而不可能是深色的。因此手指缝原先深色的部分已无法还原了。比较前后的变化细节损失严重应该说，没有一种插值方式能够使我们完全满意，在实际工作中应该面对不同的图像，采取不同的插值方式。在“图像大小”中提供了三类不同的插值方式：二次立方、邻近和二次线性，这是三种不同的插值算法。我们来做一个试验。使用一张含图像和文字的图片，并为该图像制作两个副本备用。将图像分辨率增加为300dpi，分别用三种不同的方式进行放大，并比较其结果。二次立方：图像部分合乎情理，文字部分虚的不能忍受。邻近：文字部分十分清晰，图像部分呈明显的马赛克状。二次线性：介于二次立方与二次线性之间。两次立方邻近为了兼顾图像和文字的问题，可以采取一个变通的办法：将图像分别用两种方式做插值，然后从一个图像中拷贝局部图像粘贴到另一个图像中。小结除非出于无奈，应该尽量避免将小图改为大图才是。扫描照片时的设置扫描图像的时候按多少像素分辨率来扫描是需要进行科学计算的新建一个图像为：10cm*5cm，分辨率100px/cm（图像分辨率通常是按照英寸来设置的，这里只是为了计算方便而使用厘米为单位。）(100px*10)*(100px*5)=500000px这幅图像由50万个像素组成将总像素数量50万锁死不变，如果把它的分辨率提高到200px/cm，那么，图像的尺寸就会降低到5cm*2.5cm。反之，如果把分辨率降低到50px/cm，那么，图像的尺寸就会提高到20cm*10cm。按照公式计算可以得知：20/10*300=600在扫描仪界面中分辨率设定为600dpi、100%扫描。并做好其他相应设置。扫描后的图像在PS中打开。将（重定图像像素）的钩去掉，总像素数量被锁定，将分辨率从600调整为300。这时图像的尺寸就从10cm变成了所需的20cm了。这样做所遵循的一条原则就是：不插值！需要注意的是：在这个例子中所列举的数值都是整数，将来实际操作中计算出来的通常不是整数，可以向上取整，然后在图像大小面板中进行调整。另外，计算出来的扫描精度数值不应高于扫描仪的光学分辨率，否则扫描仪将按插值分辨率操作。思考★请照你的理解阐述分辨率的涵义？★大图改小图与小图改大图一样吗？为什么？★分辨率越高越好吗？请说明理由？★为什么分辨率高的图像比低的图像要清晰？