Incrementando el tamaño de las imágenes digitales como los profesionales

Nota: Como muchos ya saben el español no es mi idioma natal, por lo que cuando hablo de cosas muy técnicas utilizo mucho “spanglish” sin darme cuenta. Así que si encuentran algo así por favor comuníquenmelo

Photoshop es una maravilla de la informática, útil para infinidad de tareas. Sin embargo, tras años de utilizarlo descubrí que se puede mejorar en muchos aspectos. Hoy hablaremos de una herramienta de redimensionamiento que supera con creces la hallada por defecto en PS.

Al redimensionar una imagen de tipo bitmap (1 y 2) estamos simplemente aumentando o disminuyendo la cantidad de píxeles en esta. Si bien disminuirla no presenta técnicamente un gran reto ya que los píxeles “sobrantes” se eliminan; incrementar su tamaño es una tarea hartamente difícil ya que se deben crear matemáticamente nuevos píxeles.

El acercamiento tradicional de Photoshop
Debido a que el algoritmo encargado de calcular el redimensionamiento no puede “inventar píxeles” lo que hace -estrictamente hablando de los de tipo bicubico que son los mas utilizados- es analizar cada píxel de la imagen y sus vecinos para crear nuevos píxeles circundantes que sean transicionales entre los pixeles que fueron analizados. Este método es realmente ineficiente cuando queremos redimensionar una imagen a un gran porcentaje. Ya de por si al duplicar el tamaño estamos cuadriplicando la cantidad de píxeles, es decir, que sólo 1/4 de los píxeles en la imagen agrandada serán originales y por ende, mientras mayor sea el nivel de redimensionamiento, más dispar será esta relación. A causa de esto la imagen terminará pixelándose ya que llegará un punto donde matemáticamente resulte imposible “transicionar” los píxeles vecinos al ser estos totalmente idénticos entre si (límite de transición).

La solución: algoritmos de redimensionamiento fractal
Si bien este tipo de algoritmos no nos permitirán ampliar una imagen infinitamente, si harán el proceso de manera muchísimo más eficiente que los de tipo bicubicos o bilineales hallados en Photoshop. Por esta razón lo mejor es utilizar un plugin (el mejor que encontré hasta ahora es tan laureado Genuine Fractals 5) que se basa en el algoritmo IFS particionado -click aquí para detalles técnicos (ingles)-.

Ejemplo
Para hacer el ejemplo más notable la imagen patrón será una muy diminuta, cuestión de que los algoritmos, al redimensionar, tengan menor cantidad de patrones con los que trabajar.

Imagen patron: 256 x 170 80% JPG Index Quality

Resultados redimensionados a 1280×850 60% JPG Index Quality. A la izquierda pueden ver el resultado logrado con Bicubic Smoother de Photoshop, mientras que a la derecha pueden ver la versión lograda con Genuine Fractals 5. Como pueden notar la calidad de GF5 es realmente superior.

(Click para ampliar)

OK, este ejemplo fue extremo utilizando una imagen patrón realmente pequeña. Sin embargo, podemos observar la notable diferencia entre ambos algoritmos. En teoría el PIFS puede ampliar una imagen de 5MP un 1000% sin que esta pierda detalle; mientras que el Bicubic Smoother logra esta misma eficiencia solo a un 420%.

La segunda parte hablará sobre distintos tipos de herramientas para “reducir el ruido” de una imagen que superan ampliamente a la hallada por defecto en Photoshop