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Interpolación de imagen digital
La interpolación de imágenes sucede en todas las fotos digitales en alguna etapa, ya sea en el bayer demosaicing o al agrandar una foto. Sucede cada vez que uno cambia el tamaño o realiza un retrazado (distorsión) de la imagen de una cuadricula del pixel hacia otra. El cambio de tamaño de la imagen es necesario cuando uno necesita aumentar o disminuir el númerototal de pixeles, mientras que el retrazado ocurre bajo varios escenarios: corrección de distorsión de lentes, cambio de perspectiva y al rotar una imagen.

Interpolación Cambio de tamaño
Distorsión
Incluso si a una misma imagen se le cambia el tamaño o el trazado los resultados pueden cambiar significativamente dependiendo del algoritmo de interpolación. Es solo una aproximación, por lotanto, una imagen siempre va a perder calidad cuando se le realice una interpolación. El objetivo de este tutorial es entregar un mejor entendimiento de cómo los resultados pueden variar, ayudándolo a disminuir las variaciones en una interpolación y disminuir la perdida de la calidad de la imagen.
CONCEPTO
La interpolación se realiza usando información conocida para estimar valores en puntosdesconocidos. Por ejemplo: si uno quisiera saber la temperatura de la luna solo con las medidas de esta a las 11am y las 1pm uno podría estimar sus valores haciendo una interpolación linear:

Temperatura Conocido interpolación estimada conocida.

Si uno tuviera una medida adicional a las 1130am, uno podría ver que el mayor aumento de la temperatura ocurrió antes de las doce y podría utilizaresta información adicional para realizar una interpolación cuadrática:

Entre más medidas de la temperatura cercanas a las 12pm uno tiene más sofisticada (y más preciso) la interpolación logarítmica va a ser.
EJEMPLO DE CAMBIO DE TAMAÑO DE LA IMAGEN
La interpolación de imagen funciona en dos direcciones y trata de lograr una mejor aproximación del color e intensidad de pixeles basándose en losvalores de los pixeles que lo rodean. El siguiente ejemplo demuestra como el cambio de tamaño o ampliación de la imagen funciona:
  | 2D Interpolation → |   |
| 183%
→ | | | |
Original |   | Before | After | No Interpolation |

Original/ interpolación 2d/ antes/ después/ sin interpolación
A diferencia de las fluctuaciones de la temperatura del aire y la gradiente ideal de arriba, losvalores de los pixeles pueden cambiar mucho mas abruptamente de un punto al siguiente. Como en el ejemplo de la temperatura, mientras uno más sabe sobre los pixeles que lo rodean mejor se va a realizar la interpolación. Por lo tanto, mientras uno más estira una imagen los resultados más se deterioran; y la interpolación no puede agregar detalles a su imagen que no estén en ella.
Ejemplo derotación de imagen
La interpolación también ocurre cada vez que uno rota o distorsiona una imagen. El ejemplo anterior era engañoso porque es uno en el cual los interpoladores dominan. El siguiente ejemplo muestra como los detalles de una imagen se pueden perder rápidamente:

  | Image Degrades → |
| Rotation
→ | | | | |
Original |   | 45° Rotation | 90° Rotation
(Lossless) | 2 X 45°Rotations | 6 X 15°
Rotations |

Original rotación Imagen se degrada sin perdida
La rotación de 90° no muestra perdida de detalles porque ningún pixel tiene que ser reposisionado en el borde entre dos pixeles (por lo tanto ninguno se divide). Observe como la mayor parte del detalle se pierde en solo la primera rotación, aunque la imagen se continúa deteriorando con las siguientes rotaciones.Por lo tanto, uno debería evitar rotar las fotos cuando sea posible; si una foto desnivelada lo requiere, no rotar más de una vez.
Los resultados de arriba usan lo que se llama el algoritmo bicubica y muestran un deterioro significativo. Fíjese en la evidente diminución en total del contraste la cual es cada vez menos intensa. Note la disminución general en el contraste evidente al hacerse el...