Новый метод масштабирования растровых изображений с учётом их содержимого Liquid Rescale

На блоге Александра Артёменко aka Большой 40ваттный Светляк появилось описание замечательного плагина для GiMP - Liquid Resize. Этот плагин - реализация алгоритма, который анализирует изображение перед изменением размеров на предмет "важных" и "неважных" областей. При изменении размера "неважные" области сдавливаются, что приводит к сохранению на изображении существенных деталей и, до разумных пределов, пропорции этих деталей.

На странице автора, Ариэля Шамира, есть статьи в PDF, поясняющие работу алгоритма. Но лучше всего посмотреть это видео:


Плагин для GiMP доступен для скачивания и установки здесь в виде пакета Дебиан (собрано для Etch), нужно лишь подключить репозиторий. После установки плагина, в меню "Изображение" появляется строчка "Liquid Resize". Далее появляется простой диалог для изменения размера:

Плагин работает, но требователен к ресурсам, довольно медленный и имеет небольшой баг:

«Умершее дополнение может испортить внутреннее состояние GIMP. Возможно, для обеспечения безопасности стоит сохранить изображения и перезапустить GIMP.»

Баг повторяется: плагин вываливается с ошибкой при попытке увеличить изображение в ширину, если размер финального изображения не кратен исходному.

Тем не менее, интересные возможности плагина стоят того, чтобы пару раз перезапустить GiMP :-)

Сейчас скачал статью Шамира и сижу читаю. Прочитал - принцип в общих чертах понятен.

Принцип работы
Итак, нужно изменить размер изображения - например, сделать его меньше. Для этого алгоритм ищет функцию энергии изображения - например, градиент. Те участки, которые имеют наибольший перепад по яркости, считаются важными частями изображения, а там, где градиент низкий - наименее важными. На видео это хорошо показано, только надо посмотреть его ещё раз :-)

Далее, нужно создать кривую, от верхнего края картинки до нижнего и от правого края до левого - попавшие на эту кривую пиксели будут убраны для уменьшения масштаба. Такая своеобразная "обрезка по шву".
Это не так просто: нужно кривую подобрать так, чтобы она проходила по "неважным" пикселям - тем, которые не являются градиентом. Пиксели с резким переходом будут удаляться такими кривыми в последнюю очередь - вот что обеспечивает сохранение пропорций важных объектов!

Может, я немного мутно излагаю - поясню на примере. Вот у нас есть картинка с морем и детьми.
Нужно её сжать в горизонтальном направлении, сделать уже. Что делает алгоритм? Он находит градиент, и начинает создавать вертикальные швы - швы, которые обходят контрастные детали (дети, резкие края берега моря, силуэты гор). При этом удаляются детали воды и облака - а так как швы не просто прямые линии, а непрерывные кривые, пропорции "важных" деталей сохраняются. Получается что-то вроде прореживания.

Другой вариант - растяжение. Тут всё тоже самое: находится градиент, и изображение начинает растягиваться за счёт увеличения количества "неважных" деталей: становится длиннее море с берегами, растут вширь горы - а изображения детей и других контрастных элементов почти не уширяются. Алгоритм пытается найти такие швы, которые наименьшим образом искажают элементы изображения, имеющие большую энергию (которые находятся в области градиента).


Чтобы стало совсем всё понятно, откройте в GiMP изображение, найдите от него градиент ("Фильтры" - "выделение края" - "Лаплас") и попробуйте изменить масштаб при помощи этого фильтра.

В оригинальной статье (20Мб, PDF) всё это рассказано с формулами и выкладками, а я попытался это изложить на пальцах - если кому интересно.