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Redimensionar una imagen (Antialiasing)

lunes, 9 de marzo de 2009 9 comentarios
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Hace unos días nos encontramos con el problema (no muy grande ;-D ) de añadir a una aplicación delphi existente la posibilidad de incluir una imagen seleccionada por el usuario. A priori la imagen era un JPG,  de la cual se debía crear una miniatura (thumbnail) a unas dimensiones determinadas (180 x 115) y ambas debían subir a un directorio determinado. Ningun problema.  Aquí mismo había un par de procedimientos de Domingo Seoane para redimensdionar una imagen.
En concreto modificando un poco el procedimiento Proporcional conseguí lo que necesitaba. Que si la imagen original no era exactamente de las mismas proporciones que la que necesitaba (miniatura) esta rellenara con un color «neutro» (en este caso el blanco) los bordes laterales.

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// Esta otra mantiene la relacion entre alto y ancho
procedure Proporcional(Imagen: TGraphic; Ancho, Alto: Integer);
var
  Bitmap: TBitmap;
  Rect:TRect;
begin
  Bitmap:= TBitmap.Create;
  try
    Bitmap.Width:= Ancho;
    Bitmap.Height:= Alto;
 
    /// Calculos para que quede proporcional
    if  (Ancho/Imagen.Width) < (Alto/Imagen.Height) then  begin
      Alto:= Trunc((Ancho*Imagen.Height)/Imagen.Width);
    end
    else begin
      Ancho:= Trunc((Imagen.Width*Alto)/Imagen.Height);
    end;
 
    // posición nueva
    // Hay que centarla para que queden márgenes iguales a ambos lados
    Rect.Left := ((Bitmap.Width - Ancho) div 2);
    Rect.Top := ((Bitmap.Height - Alto) div 2);
    Rect.Right:= Rect.Left + Ancho;
    Rect.Bottom := Rect.Top + Alto;
 
    // Color neutro para márgenes
    Bitmap.Canvas.Brush.Color := clRed;
    // copiar
    Bitmap.Canvas.FillRect(Bitmap.Canvas.ClipRect);
    Bitmap.Canvas.StretchDraw(Rect,Imagen);
    Imagen.Assign(Bitmap);
  finally
    Bitmap.Free;
  end;
end;

Hice un par de pruebas con imágenes y el resultado no fue exactamente lo que yo esperaba. El procedimiento era correcto, y funcionaba bien, pero las imagenes en minuatura presentaban Aliasing. Y siendo las miniaturas bastante pequeñas el efecto se notaba bastante.

Reducir tamaño de una imagen

Imagen generada

Ampliando un poco la imagen y comparándola con una generada con cualquier programa sencillo de retoque fotográfico se apreciaba bastante la diferencia entre ambas.

Comparación de las imágenes
Esto es lo que se conoce como aliasing. Se pueden encontrar múltiples definiciones y explicaciones de este problema en Internet (wiki), así que no explicaré aquí de que se trata.


APLICAR ANTIALIASING

La teoría dice que esto se soluciona aplicando algoritmos de altializasing, así me he puesto a hacer unas pruebas a ver qué resultado obtenía.Mi idea es modificar el color de cada uno de los pixels de la imagen teniendo en cuenta en color de los pixels que hay a su alrededor.

Qué pixels seleccionemos para ello y cuantos (distancia) determinará que el resultado sea más o menos satisfactorio, pero también afectará al tiempo de cálculo. Por lo que he leído esto es lo que se conoce como Supersampling/Multisampling.
Un ejemplo de diferentes selecciones de pixels se puede ver en la imagen siguiente:

En cada uno de estos casos se variará el color del pixel central teniendo en cuenta los colores de los pixels que hay a su alrededor.

Tipos de selección

A partir de aquí me he propuesto hacer algunas pruebas (sencillas) para comprobar si en los resultados se notaban cambios a simple vista.


PRUEBAS DE ALGORITMOS

Para los ejemplos he realizado una imagen sencilla, con varias líneas inclinadas, donde se aprecian bastantes «dientes de sierra» y algunas circunferencias. La imagen inicial es la que se ve en la figura siguiente con un tamaño inicial de 457 x 273 pixels.

La idea es reducir el tamaño de esa imagen hasta la mitad (más o menos) y a una cuarta parte aplicando antes un algoritmo de antialiasing sencillo escogiendo diferentes puntos para modificar el color de los pixels.

Para la reducción de tamaño, he utilizado un procedimiento estandard para reducir el tamaño de imágenes BPL utilizando (StretchDraw), pero en este caso, antes de hacer la reducción he probado a aplicar los algoritmos de AntiAliasing.

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// Esta cambia el alto y ancho, estirando la imagen si es necesario
procedure Redimensionar(Imagen:TBitmap; Ancho, Alto: Integer);
var
  Bitmap: TBitmap;
begin
 
  Bitmap:= TBitmap.Create;
 
  // Aplicamos antialiasing
  Antialiasing(Imagen, Bitmap);
  Imagen.Assign(Bitmap);
 
  // reducir
  try
    Bitmap.Width:= Ancho;
    Bitmap.Height:= Alto;
    Bitmap.Canvas.StretchDraw(Bitmap.Canvas.ClipRect, Imagen);
    Imagen.Assign(Bitmap);
  finally
    Bitmap.Free;
  end;
end;

Para modificar el color lo que he probado es a sumar los colores de los puntos escogidos al del pixel actual y luego hacer la media para obtener un color resultante; Así por ejemplo, para calcular el nuevo color de un pixel teniendo en cuenta el pixel superior y el inferior de la misma columna, utilizo un código como este:

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  // R1 es el componente Red del pixel actual y R2 y R3 los del sup. e inferior.
  R1:=Round(R1 + R2 + R3 ) div 3;
  G1:=Round(G1 + G2 + R3 ) div 3;
  B1:=Round(B1 + B2 + b3 ) div 3;
  // color resultante
  Result := RGB(R1,G1,B1);

Lo que he hecho en las pruebas es aplicar a la imagen, esta mismo procedimiento, pero teniendo en cuenta diferentes selecciones de puntos.

  1. Seleccionando 2 puntos; Superior e inferior.
  2. Seleccionando 4 puntos; Superior, inferior, izquierda y derecha.
  3. Seleccionando 8 puntos. Los 8 puntos que hay alrededor del pixels actual.
  4. Seleccionando 8 puntos y aplicando ponderación al actual. Utilizar los 8 pixels que hay alrededor del actual, pero aplicando más peso (más valor) al pixels actual (a su color) que a los del resto. En mi caso el pisel actual tiene un peso de 4, mientras que el resto queda con un pero 1.

En un primer ejemplo he aplicado los dos primeros (2 y 4 pixels), pensando que no habría grandes cambios y la verdad es qe me ha sorprendido, ya que tomando tan sólo 2 puntos ya se notan algunos cambios y tomando 4 las dioferencias ya son bastante apreciables.

Descargar ejemplo 1

El resultado obtenido por este ejemplo es el siguiente:

La imagen superior es el original (redimensionado tal como lo hace delphi), y las dos inferiores son a las que se les ha aplicado el procedimiento de Antialiasing antes de redimensionarlas. En una escogiendo 2 los pixels laterales y en la otra los 4 pixels que rodean al del cálculo. Superior, inferior,  izquierdo y derecho.

Como se puede ver, con dos pixels únicamente, ya hay zonas (1, 3 y 5) donde se aprecian diferencias. Seguramente en estas más que en otras porque la selección de pixels no es homogénea (de ahí que en las líneas horizontales se aprecie más mejora).

Cuando se aplica el algoritmo teniendo en cuenta los 4 pixels de alrededor, se aprecia (2, 3, 4 y 5) ya bastantes diferencias.

En el segundo ejemplo he aplicado los 4 casos comentados antes.

Descargar ejemplo 2

El resultado de este segundo ejemplo es el siguiente:

En este caso entre los dos últimos no se aprecia diferencia visible, pero sí entre escoger 4 puntos y 8 puntos. Ver los puntos marcados como 1 y 3.

Dado que no se aprecian grandes diferencias entre los dos últimos, he integrado en un último ejemplo el redimensionado y el procedimiento de Antialiasing, de forma que este segundo se realice de forma automática.

Descargar el ejemplo 3

CONSIDERACIONES FINALES

Aunque el ejemplo que se ha desarrallo aquí y el procedimiento parece que funcionan de manera aceptable, hay que tener en cuenta otros factores a la hora de realizar un algoritmo más completo.

En nuestro caso la distancia de pixel utilizada (muestreo) es una distancia 1; es decir, hemos seleccionado los pixels que hay más cercanos al que vamos a modificar. Podemos seleccionar pixels de distancias mayores (2 y 3); De esta forma el resultado puede ser más correcto, aunque esto también tiene que ver con el porcentaje de reducción del tamaño.

No es lo mismo reducir una imagen a la mitad de su tamaño, que al 10% del tamaño original.  Segun el caso el resultado puede ser mejor o peor si seleccionamos pixels a distancias 1,2 y 3 del pixels a calcular.

El procedimiento final para BMP’s quedaría así:

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type
  TRGBTripleArray = array[0..32767] of TRGBTriple;
  PRGBTripleArray = ^TRGBTripleArray;
...
// Esta cambia el alto y ancho, estirando la imagen si es necesario
procedure Redimensionar(Imagen:TBitmap; Ancho, Alto: Integer);
var
  Bitmap: TBitmap;
  //····························································
  // Procedimiento de Antialiasing con Distancia=1
  procedure Antialiasing(bmp1, bmp2:TBitmap);
  var
    r1,g1,b1:Integer;
    Y, X, j:integer;
    SL1, SL2, SL3: PRGBTripleArray;
  begin
 
    // Tamaño del bitmap destino
    bmp2.Height := bmp1.Height;
    bmp2.Width := bmp1.Width;
    // SCANLINE
    SL1 := bmp1.ScanLine[0];
    SL2 := bmp1.ScanLine[1];
    SL3 := bmp1.ScanLine[2];
 
    // reorrido para todos los pixels
    for Y := 1 to (bmp1.Height - 2) do begin
      for X := 1 to (bmp1.Width - 2) do begin
        R1 := 0;  G1 := 0; B1 := 0;
        // los 9 pixels a tener en cuenta
        for j := -1 to 1 do begin
          // FIla anterior
          R1 := R1 + SL1[X+j].rgbtRed    + SL2[X+j].rgbtRed    + SL3[X+j].rgbtRed;
          G1 := G1 + SL1[X+j].rgbtGreen  + SL2[X+j].rgbtGreen  + SL3[X+j].rgbtGreen;
          B1 := B1 + SL1[X+j].rgbtBlue   + SL2[X+j].rgbtBlue   + SL3[X+j].rgbtBlue;
        end;
        // Nuevo color
        R1:=Round(R1 div 9);
        G1:=Round(G1 div 9);
        B1:=Round(B1 div 9);
        // Asignar el nuevo
        bmp2.Canvas.Pixels[X, Y] := RGB(R1,G1,B1);
      end;
      // Siguientes...
      SL1 := SL2;
      SL2 := SL3;
      SL3 := bmp1.ScanLine[Y+1];
    end;
  end;
  //····························································  
begin
 
  Bitmap:= TBitmap.Create;
 
  // Aplicamos antialiasing
  Antialiasing(Imagen, Bitmap);
  Imagen.Assign(Bitmap);
 
  // reducir
  try
    Bitmap.Width:= Ancho;
    Bitmap.Height:= Alto;
    Bitmap.Canvas.StretchDraw(Bitmap.Canvas.ClipRect, Imagen);
    Imagen.Assign(Bitmap);
  finally
    Bitmap.Free;
  end;
end;
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