¿Por qué las fotos de las pantallas digitales resultan como lo hacen? [duplicar]

Esto es muaré . Ocurre porque una pantalla es en realidad una cuadrícula de cuadrados que se utilizan para crear la imagen. Cuando termina intentando asignarse a otra cuadrícula de píxeles (ya sea al ser capturado por un sensor o al escalar), los puntos de luz o los datos de píxeles no se alinean exactamente. Algunos píxeles obtienen 2 píxeles de información, otros obtienen el borde entre píxeles. El artículo de Wikipedia al que me vinculé tiene muchos más detalles disponibles. Puede suceder en cualquier momento en que dos cuadrículas interactúen (como tomar una foto de un rascacielos desde la distancia).

En el caso de la escala en particular, si tiene varios píxeles por píxel de visualización de pantalla, la resolución efectiva real de su imagen se limita a lo que sea que esté tomando una foto (no hay más de 2 MP de información en la mayoría de las pantallas de computadora) . Lo que sucede con los píxeles adicionales en su cámara es que en realidad toman una imagen de cómo se ve la pantalla, por lo que obtiene varios píxeles para cada píxel de pantalla y algunos que se superponen a los bordes.

Cuando reduce eso, particularmente dependiendo del algoritmo utilizado, puede terminar con moiré emergente porque los píxeles que estaban en el borde entre píxeles tienen demasiado peso, lo que da como resultado áreas más oscuras. En realidad, esto sucede un poco con cualquier tipo de reasignación, pero si no se trata de dos cuadrículas de puntos espaciados uniformemente, no se obtiene un patrón suficiente para que se note mucho como en la imagen de muestra.

Como dice su respuesta existente (+1), es un patrón Moiré. Pero se ve particularmente cuando se escala la imagen. No dice qué hace la escala, pero supongo que solo está haciendo zoom en la pantalla o pegando en Word/Powerpoint/etc., en cuyo caso puede beneficiarse escalando la imagen usando un método diferente en el GIMP (gratis), Photoshop (caro) o ImageMagick (gratis, línea de comandos), todos los cuales le permiten escalar imágenes utilizando diferentes técnicas.

Esto parece ser más un problema con los sensores de alto número de píxeles también.

Como en la pregunta vinculada, generalmente es mejor tomar una captura de pantalla en la computadora, teléfono (o incluso TV) si es posible (por ejemplo, en Windows, la tecla PrintScreen o similar) coloca el contenido de la pantalla actual en el portapapeles) si es para un documento adecuado. Si es para sus propias notas, viviría con el patrón Moiré y no perdería el tiempo.

Si el problema solo ocurre al escalar, eso significa que la escala es mala. Se utilizó un algoritmo simple/de baja calidad y, por lo tanto, la imagen escalada se ve diferente a la original. Con un escalado de calidad esto no sucede.

Sería útil si hiciera disponible la imagen original.

¿Qué software usaste para escalar la imagen?

Para una revisión rápida, puede intentar abrir la imagen original en Chrome (navegador web de Google) y escalarla allí (simplemente haga clic en ella si es más grande que la ventana del navegador y se reducirá para adaptarse a la ventana, o mantenga presionada la tecla CTRL y gire la rueda de desplazamiento del ratón para cambiar el tamaño). (Chrome tiene un escalador de imágenes decente, también versiones más nuevas de Firefox, IE también). También puede probar con otro software, por ejemplo, muchos visores de imágenes tienen una opción para cambiar el tamaño de la imagen (solo mientras la muestran y también de forma permanente, para guardar una versión de la imagen con un tamaño diferente), como IrfanView. Y programas de manipulación de imágenes "grandes" fuera de curso, como PhotoShop, Gimp, etc.

Aquí hay una demostración agradable y rápida (funciona con Firefox, en Windows, no probó otros navegadores):

• abre esta imagen: (de wikimedia) http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/42/Divers_-_Illustrated_London_News_Feb_6_1873-2.PNG
• cambie el tamaño de la ventana de Firefox (mueva el mouse por un momento, mantenga presionado el botón del mouse y luego suelte el botón)

Mientras mueve el mouse, Firefox utilizará un algoritmo de cambio de tamaño simple que produce fuertes efectos Moire. Cuando suelte el botón, tomará un momento calcular una imagen redimensionada de mayor calidad prácticamente sin efecto muaré.

Como dicen otras respuestas, el efecto se llama Moire. Pero, ¿por qué sucede cuando reduce la escala o aleja el zoom? Como se indicó anteriormente, Moire ocurre cuando dos patrones interactúan, especialmente si los dos patrones tienen una "frecuencia" (tamaño de lectura de la característica repetitiva) lo suficientemente cerca uno del otro.

Lo que sucede a continuación es una relación matemática entre los patrones, o más precisamente, los tamaños de los patrones: lo más probable es que su teléfono o cámara tenga una resolución más alta que la pantalla que está capturando, por lo que la lente proyecta la imagen de la cuadrícula de la pantalla en la cuadrícula del sensor. , pero cada píxel de la pantalla se proyecta mucho más grande que cada uno de los sensores. Esto significa que el patrón de la pantalla es mucho más grande que la cuadrícula del sensor. Piense en ello como colocar un panel de valla de rejilla sobre una mosquitera. No notarías tanto muaré en este caso.

Pero luego reduce la escala de la imagen o la aleja. En realidad, esto reduce el tamaño del patrón capturado originalmente de la pantalla y lo lleva a una escala mucho más cercana a la segunda pantalla (la que está viendo). Sería como encoger la rejilla de la valla del ejemplo anterior hasta que tenga casi el mismo paso que la mosquitera. Ahora que los dos patrones tienen un tamaño muy similar, el muaré se nota mucho más.

En cuanto a cómo eliminarlo: creo que puede haber una forma de (casi) deshacerse de este muaré. Y puede estar aplicando una cierta cantidad de desenfoque gaussiano y luego reduciendo la escala de la imagen. La idea es que el desenfoque fusione la imagen de los píxeles de la pantalla original, prácticamente borrando la línea entre píxeles. Esto también desenfocará el borde de las letras y los gráficos en la imagen, ahí es cuando entra en juego la reducción de escala. La reducción de escala tiende a ocultar la borrosidad. Con suerte, producirá letras y gráficos claramente legibles, pero ocultará el patrón incluso en áreas de la imagen original. Al eliminar el patrón original, no habrá dos patrones interactuando y la imagen debería ser más legible.

Quiero realizar un experimento para esto, para agregarlo a esta respuesta más tarde. Por favor recuérdame si me olvido. (dar tres días).

Para aclarar lo que dijeron las personas de arriba, el patrón que está viendo probablemente proviene de fotografiar los espacios entre píxeles. Por varias razones (por ejemplo, la inclinación de la cámara), no estarán perfectamente alineados con los píxeles de su CCD y en la imagen resultante. Al reducir la escala, el algoritmo tiene que decidir qué color será un píxel resultante en función de los colores de varios píxeles vecinos, y en función de la cantidad de espacio negro que haya, el color resultante será más claro o más oscuro.

Tendrá un problema similar si escanea una imagen en color de una revista: la interferencia del patrón impreso, la cuadrícula del escáner y el algoritmo de reducción de escala crearán artefactos desagradables.

Por cierto, este principio se usa (creo) en astronomía, donde el patrón de interferencia permite medir el paralaje de las estrellas.

Para reducir el muaré, puede probar el desenfoque gaussiano selectivo en GIMP (o su equivalente en su programa gráfico): desenfocará áreas grandes sin rasgos distintivos más que bordes y detalles finos.

Si bien existen nombres específicos de la aplicación para lo que sucede (p. ej., "muaré"), la causa fundamental es el submuestreo/aliasing . La imagen original tiene contenido de alta frecuencia (límites de píxeles diminutos) y, al usar un algoritmo de reducción de escala incorrecto, la está muestreando con muchas menos muestras de las necesarias para reproducir la señal que está muestreando.

La mayoría de los redimensionamientos de imágenes ingenuas utilizan una escala bilineal o bicúbica, que son razonables para aumentar o reducir la escala en un factor de 1/2 como máximo, pero que no funcionan para una reducción de escala más severa a menos que las aplique en múltiples iteraciones, cada una de las cuales reduce la escala en un factor no menor que 1/2. Para una reducción de escala severa, debe usar un promedio de área o un filtro de remuestreo gaussiano con un radio (en el tamaño de imagen original) al menos tan grande como la distancia entre los píxeles adyacentes en la salida (asignados de nuevo al tamaño de imagen original).

Si no tiene un software que pueda realizar correctamente el promedio de área o el remuestreo gaussiano, una muy buena aproximación es reducir repetidamente la escala en un factor mucho más pequeño (por ejemplo, simplemente reducir la escala a 1/2, 2/3 o 3/4 tamaño) hasta que obtenga dentro de un factor de 2 del tamaño final deseado, luego escale a su tamaño de destino final, usando cualquier algoritmo de baja calidad que esté usando su software. Esto debería funcionar decentemente a menos que el software use la escala del vecino más cercano, en cuyo caso no tendrá suerte.