¿Qué interpolación utilizo en esta situación?

No estoy nada versado en el uso de cosas como Photoshop o GIMP, así que solo lo expongo. Pensé que este sería un buen lugar para preguntar. Me disculpo de antemano si digo algo tonto.

De todos modos, he intentado buscar qué interpolación puede ser la mejor para esta situación, pero no encuentro nada que me lleve a creer que cierta interpolación sería la mejor. Estoy reduciendo la escala de las imágenes en GIMP a tamaños realmente pequeños (102x96 para ser exactos), cambiándolas a 256 colores y tengo problemas para decidir qué interpolación sería mejor para este tamaño. Estoy reduciendo imágenes para un juego retro que estoy modificando. Como puede suponer, a 102x96 las imágenes se pixelan bastante. Realmente no estoy tratando de conservar el aspecto más pixelado posible, porque creo que la mayoría de las imágenes del juego tienen un aspecto ligeramente borroso. Supongo que quiero saber cuál es la mejor interpolación para el tamaño de imagen al que estoy reduciendo la escala. es solo que yo Me estoy volviendo loco comparando las 4 opciones de interpolación que tiene GIMP (Cubic, Sinc, Linear y Nearest Neighbor). Sigo encontrando que hay diferentes cosas sobre las imágenes que no me gustan, y parece que no puedo encontrar una interpolación consistente que me guste sin dudar de mí mismo.

Además, permítame señalar que he analizado la diferencia entre la interpolación None, Linear, Cubic y Sinc (Lanczos3) en el escalado de imágenes. , pero en mi situación todavía parece que no puedo tomar una decisión. ¿Es realmente caso por caso y no puedo conformarme con usar ninguna interpolación singular? Si estoy reduciendo la escala a este tamaño y cambiándolo a 256 colores, ¿qué interpolación creen que es mejor para retener los detalles en la imagen?

Lo siento mucho si este post es un lío. Nuevamente, no tengo ningún conocimiento en este campo, a pesar de haber investigado mucho sobre este tema.

¿De qué tamaño estás reduciendo?
@Confused La mayoría de las imágenes de las que estoy reduciendo la escala son 544x544. Algunos están entre eso y alrededor de 1000x1000, pero la mayoría son 544x544.

Respuestas (1)

Después de algunas pruebas puedo dar el siguiente consejo:

La reducción de escala borra los detalles y estropea los gradientes de color uniformes. Cuánto de detalles y gradientes: bicúbico guarda mejor los gradientes pero oculta más detalles, el vecino más cercano guarda mejor los bordes afilados, pero destruye los gradientes. Cuál usar, eso depende de lo que consideres importante.

Mi opinión: se buscan bordes afilados en las imágenes de caza menor. Use el algoritmo del vecino más cercano o una versión mejorada de bicubic.

Tengo una sugerencia adicional. Use algún caricaturista u otro filtro que simplifique la imagen reemplazando las áreas suaves por otras más grandes de colores uniformes. La simplificación se puede realizar antes de la reducción de escala, después de la reducción de escala inteligente o ambas, pero antes de que la cantidad de colores se reduzca a 256. La simplificación mejora radicalmente la reconocibilidad de la imagen reducida y reducida en el número de colores. La parte superior de esta fuga de filtro es Topaz Simplify para Photoshop. Ver una comparación. El primero no está simplificado.

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Ahora un par de diferentes versiones simplificadas:

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Nota: El uso de "Posterizar" no reemplaza un filtro de simplificación adecuado, sino que empeora aún más el resultado. Pero algunos filtros artísticos ya creados en su programa probablemente hagan el trabajo, si se establecen los valores de parámetro adecuados.

Aquí también está el original de aproximadamente 1 megapíxeles.

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¡Gracias por la respuesta! Es divertido que digas Cúbico o Vecino más cercano porque probablemente me dividí más entre estos dos. Sin embargo, puedo quedarme con Cubic, ya que a veces, cuando uso Nearest Neighbor, siento que las imágenes se ven demasiado toscas. (A falta de un término mejor)
¡Definitivamente probaré los filtros de dibujos animados y veré qué resultados obtengo! Esa es una sugerencia interesante, pero tal vez funcione para mí.
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