? Suréchantillonnage et sous-échantillonnage sont deux instances spécifiques d'un processus d'imagerie dite « rééchantillonnage ». Lorsque vous faites une image plus grande ou plus petite en résolution ou dimensions , Adobe Photoshop doit ré-échantillonner l'image pour déterminer comment remplir les nouveaux pixels créés entre les originaux ( lors de l'agrandissement ) ou lequel des pixels d'origine devrait être conservé et ce qui doit être mis au rebut ( lors de la réduction de la taille ) . Contexte

Lorsque vous prenez une photo d'une scène naturelle en utilisant un appareil photo numérique , la caméra doit convertir cette scène dans une grille discrète de pixels. La même chose est vraie pour les images acquises sur un ordinateur à partir d'autres sources physiques, comme une photographie ou un document numérisé . Ce processus est appelé «échantillonnage ».

Une fois qu'une image est sur ​​un support numérique , vous n'avez plus accès à d'autres informations sur les lieux d'où il est originaire au-delà des pixels de l'image . Cela signifie que lorsque vous redimensionnez une image, Photoshop ne peut pas combler les lacunes dans les données avec les informations de la scène réelle ; . Lieu , il faut " rééchantillonnage " l'image de construire une approximation de la scène originale
< br > Upsampling

suréchantillonnage est le type de rééchantillonnage que Photoshop exécute lorsque vous agrandissez l' image. Lorsque l'image est agrandie, les pixels d'origine seront alors plus espacés , et le recours doivent " rattraper " les nouveaux pixels entre eux, en utilisant une approximation appropriée de la scène originale .
< Br > Downsampling

sous-échantillonnage est le contraire de sur-échantillonnage , utilisée lorsqu'une image est plus petite . Bien que la diminution d'une image ne nécessite pas de remplir nouvel espace comme dans le cas de suréchantillonnage , Photoshop peut toujours utiliser une approximation afin de préserver autant d'informations sur l'image que possible.

Par exemple, considérons une image faite d'une alternance de pixels noirs et blancs . Si vous réduisez cette image à la moitié de sa taille en prélevant directement les valeurs de tous les pixels, vous finiriez avec une image entièrement blanche ou noire. Une meilleure méthode d'approximation est nécessaire pour assurer que ces renseignements ne soient pas perdus .
Interpolation

Les approximations de la scène originale utilisée par suréchantillonnage et sous-échantillonnage sont générés par un processus appelé " interpolation . " Lorsque vous agrandissez une image , Photoshop interpole de nouveaux pixels de l'image en calculant les moyennes des pixels qui l'entourent qu'il connaît dans l'image originale . Il effectue des calculs semblables lorsque vous réduisez une image pour déterminer comment mélanger les pixels d'origine pour générer la nouvelle image.
Méthodes

Photoshop prend en charge trois principales méthodes d' interpolation. Interpolation du plus proche voisin remplit chaque nouveau pixel dans une image agrandie avec la même couleur que le pixel d'origine plus proche de lui, mais cela provoque images apparaissent « en blocs » et de faible qualité .

Bilinéaire et interpolation bicubique sont des méthodes qui se traduisent par des images de qualité supérieure. L'interpolation bilinéaire calcule les moyennes des quatre pixels les plus proches voisines; bicubique utilise 16 pixels environnants. Dans de nombreux cas, les images générées par ces deux méthodes seront similaires , mais l'information supplémentaire utilisée par interpolation bicubique contribue à préserver les détails fins , à la fois lors de l'agrandissement et de réduction d'images .