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Interpolação - aprendendo a dimensionar suas imagens (Parte 1)

12 anos e meio atrás

Hoje em dia, por conta de algumas câmeras xing ling que trabalham com interpolação da imagem, o termo ficou meio batido e relacionado a coisa sem qualidade, mas não é bem assim. Quem tem blog ou trabalha com imagens na internet, sempre que redimensiona uma imagem, está trabalhando com interpolação. Toda vez que você manda uma imagem para ser revelada em um minilab ela sofre uma interpolação para ser reproduzida em papel. Já que o processo é inevitável e presente em nossas vidas, é muito mais vantajoso que o usuário esteja no controle do processo em vez de relegar para o operador do minilab essa tarefa.

Interpolar, segundo uma definição do Marcos Kim, é chegar a um resultado desconhecido através de fatores conhecidos. No caso da imagem seria criar novos pixels através dos dados dos pixels existentes. Embora a maioria das pessoas não saiba, todos os sensores de câmeras fotográficas (exceto o Foveon) trabalham com interpolação. A superfície deles é formada por um mosaico onde cada quadradinho é responsável por capturar uma cor primária (Vermelho, Verde, Azul), se parecendo muito com um tabuleiro de xadrez. Então, o quadradinho responsável pela captura da cor vermelha vai interpolar as duas outras cores através dos dados contidos nos quadrados vizinhos. Esse processo acontece de forma automática em quase toda câmera digital.

 

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Pixels e tamanho físico da imagem.

Como já disse em outras ocasiões, a quantidade de megapixels em uma imagem está relacionado ao tamanho máximo que você vai poder imprimir essa imagem. Então, quanto mais megapixels, maior vai ser sua cópia em papel. Outra relação interessante a ser colocada é o meio físico em que vai ser impresso essa imagem e sua relação de pixels por polegada. Para exemplificar o que estou falando vamos utilizar uma imagem produzida pela Fuji Finepix S6500fd com 6 megapixels de resolução. Ao abrir essa imagem no Photoshop e ir até a guia image<=>image size, vamos ter o quadrado abaixo.

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A informação do quadro me mostra a quantidade de pixels da foto (2848 x 2136), quantos pixels temos por polegada (72 ppi) e o tamanho de impressão que seria possível se usássemos essas definições (100,7x75,35 cm). Aqui cabe uma pequena explicação. Pixels por polegada (PPI) não tem nada a ver com pontos por polegada (DPI). As pessoas acabam usando a DPI para falar de imagem quando isso não se aplica a esse fim. DPI são os pontos de impressão enquanto PPI é a aglomeração de pixels em uma imagem. Existe muita gente que fica preocupada quando percebe que sua câmera está fazendo imagens a 72 PPI, mas isso não tem relação com a qualidade da imagem e sim com a dispersão dos pixels.

Agora entra a questão do objetivo da impressão. Se você vai mandar essa imagem para um minilab então, para ter uma noção do tamanho máximo de reprodução, deve-se desmarcar o quadrado Resample Image e mudar a relação de ppi para 300 (esse é um número cabalístico, pois poderia ser mais ou menos, mas tomou-se ele como padrão). Ao fazer essa mudança notamos que o tamanho da imagem em centímetros caiu para 24,11 x 18,08 cm. Esse é o tamanho máximo de impressão sem interpolação. Agora, se você vai fazer um baner, a relação de pixels por polegada pode ser maior, já que a pessoa vai observar a imagem de uma distância maior onde a perda de qualidade não vai ser aparente. Se jogarmos 150 ppi na imagem ela vai adquirir um tamanho de 48,23 x 36,17 cm. Um outro exemplo bacana é a questão dos Outdoors, que por estarem muito longe de quem está observando usam uma relação de pixels por polegada muito baixa. Alguns chegam a 6 ppi, o que daria para nossa imagem de 6 megapixels um tamanho de 1205,65 x 904,24 cm.

Quando mandamos uma imagem bruta para um minilab deixamos a cargo do operador da máquina (que nem sempre tem um treinamento adequado para a função) as decisões de como dimensionar e que parte da imagem cortar (já notaram cortes em suas imagens?). Por isso que é mais vantajoso que o próprio usuário tome essas decisões. Aumentar ou diminuir o tamanho físico da imagem geram perda de qualidade, mas existem processos que minimizam essa perda. Isso é que vou falar no próximo texto.

Continua...

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