画像のサイズ変更で最良の結果を得るにはどうすればよいですか？

画像のサイズを100％から希望のサイズに変更することは、画像のサイズ変更に適した方法ではないと聞きました。

Fred Mirandaのような開発者/写真家が画像の最適なサイズ変更を支援するツールを作成したとすると、画像の最適なサイズ変更方法（FMのクールなプラグイン; Pを購入する以外に）

拡大と縮小の両方に興味があります。主にウェブ用に撮影しますが、プリント用に撮影することもあります。

Webで使用するために画像のサイズ変更と鮮明化を行うためのさまざまなソリューションがあります。画像をウェブで公開するための準備には、通常、サイズの縮小が含まれるため、必要以上の情報から始めることができます。これは常に最適な位置です。画像を縮小するときは、バイリニアではなくバイキュービックフィルタリング方法を使用すると、より良い結果が得られます。（Photoshopでは、バイキュービックまたはバイキュービックシャープが最適です。）通常、シャープネスは品質を低下させる上で重要な要素です。すべてのコンテンツが同じであるとは限らないため、鮮明にする対象によって、鮮鋭化に使用するアプローチが決まる場合があります。さまざまなアプローチが、さまざまな種類のコンテンツに適しています。

通常、画像サイズを大きくする必要がある場合と同様に、印刷のシャープ化はより困難です。つまり、高品質の印刷を生成するために必要なデータよりも少ないデータで開始します。ただし、画像を拡大しても高品質を維持することは可能です。拡大縮小して画像を拡大する場合、1つのステップで実行することも、複数の増分で実行することもできます。新しい情報を繰り返し追加しているので、段階的に拡大すると、通常、より良い結果が得られます。これにより、連続するサイズ変更のたびに、すべてを1つのステップで行った場合よりも多くの情報が提供されます。各サイズ変更ステップ間、またはおそらく1つおきのステップの間で、画像を鮮明にして、サイズ変更時に使用できるさらに有用なデータを「生成」することができます。繰り返しますが、シャープネスは拡大する際の重要な要素です。ただし、可能な限り最高の品質を維持したい場合、プロセスは一般にさらに複雑になります。何をするかに関係なく、拡大された画像に元の画像と同じ最高品質が含まれることは決してありません。

画像のアップスケーリングは、常に厳密な研究に耐えている領域であり、改善はかなり定期的に行われます。非常に高度なアルゴリズムを使用して画像を拡大または縮小しながら、可能な限り最高の品質を維持する多くのサードパーティツールが存在します。彼らはしばしばかなりのペニーの費用がかかりますが、あなたが現金を持っていれば、彼らは膨大な時間を節約します（そして、あなたが行う仕事の量によっては、おそらく多額のお金も。）

画像のサイズ変更と鮮明化に使用できるさまざまな手法があります。過去に私が参考にしたいくつかのリンクを以下に示します。

• ウェブ用の写真の処理と保存
  • 自然写真を主な対象とする優れた一般的なアイデア
• Photoshopで画像をシャープにする方法—高度なPhotoshopシャープ技術
  • それを必要とする領域のみで画像をカスタムシャープする方法を示す高度なテクニック
• ケンブリッジインカラー：画像鮮明化ガイド
• ケンブリッジインカラー：Webおよび電子メール用の画像サイズ変更
• ケンブリッジインカラー：ローカルコントラストの強化によるシャープネス

サイズを増やす最善の方法は1つもないことに気づきました。Adobe Photoshopのバイキュービックスムーザーと正規フラクタルの結果を並べて比較しました。アドビの方が優れている場合もあれば、GFの場合もあります。サイズを10％ずつ増やして、1つのステップで実行してみました。ほとんどの場合、違いはありません。私にとって、Adobe PSのバイキュービックスムーザーは1つのステップで通常はうまく機能します。そうでない場合、別の方法やソフトウェアで大幅に改善できることはほとんどありません。それは、オリジナルがカメラからどの程度鮮明に見えるか、そして注意深い処理と鮮鋭化に大きく依存すると思います。

サイズを小さくするために、私はAdobe PSバイキュービックシャープナーから始めて、1つのステップでそれを行います。バイキュービックシャープにするとサクサクしすぎるように見える場合は、ストレートバイキュービックを使用します。

画像の縮小は簡単です。ほとんどの画像処理アプリケーションで使用可能なバイキュービックアルゴリズムを使用して、それを縮小します。

画像を拡大するには注意が必要です。厳密に言えば、追加のピクセルがどのように見えるかを決定するために使用する情報がないため、これを行うことはできません。つまり、アルゴリズムを使用して、既存のピクセルに基づいてピクセルを発明します。バイリニアアルゴリズムでは、一部の画像でよりスムーズに動作する結果が得られ、バイキュービックアルゴリズムでは、他の画像でより効果的に機能するシャープな結果が得られます。

一部の人は、小さなサイズで拡大することで、より良い結果が得られると言います。たとえば、希望のサイズに達するまで10％ずつ繰り返し拡大します。

ピクセルがどのように見えるべきかを推測することでより良い仕事をする本物のフラクタルによって使用されるもののようなより高度なアルゴリズムもあります。もちろん、それはまだ推測ですが、画像を拡大しても、実際の詳細を取得することはできません。