XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Введение.Технологии масштабирования изображений являются ключевыми моментами в работе с графическим контентом сайта. Развитие таких технологий, как алгоритмы повышения разрешения, интерполяция и использование нейронных сетей, открыло возможность существенного повышения качества контента сайта. Такие технологии позволяют увеличивать разрешение изображений и видео без потери качества, что очень важно при адаптации к различным форматам экранов и устройствам. Качественный контент не только улучшает внешний вид страницы, но и хорошо справляется с повышением удобства использования. Это, в свою очередь, повышает вовлеченность пользователей и время, проведенное ими на сайте. Более того, современные технологии масштабирования позволяют оптимально загружать изображения, что очень важно для мобильных устройств с низкой пропускной способностью. В дополнение к этому, использование современных алгоритмов масштабирования позволяет эффективно сжимать изображения, сохраняя при этом их качество, что снижает нагрузку на серверы и улучшает общую производительность веб-сайта. В данной статье мы более подробно рассмотрим данные технологии, а также проанализируем будущее развития нейронных сетей в этом направлении.

Цель исследования — провести анализ использования современных технологий масштабирования изображения.

Материал и методы исследования

В ходе исследования, был проведен анализ научных статей, книг и других источников, посвященных технологии масштабирования изображений. Оценены результаты масштабирования с точки зрения сохранения детализации, качества изображения и времени обработки. Были проведены опросы среди пользователей для оценки качества разных подходов к масштабированию изображения. Были рассмотрены различные методы масштабирования изображений и выбора самой актуальной и эффективной технологии. Изучено дальнейшее развитие технологий масштабирования.

Результаты исследования и их обсуждение

На основе анализа научных источников, мы выявили следующие тенденцию использование таких методов масштабирования, как: интерполяция методом ближайшего соседа, билинейная интерполяция, интерполяция фильтром Ланцоша и нейронные сети. Рассмотрим детально каждый выделенный метод и сравним их:

1. Ближайший сосед — это самый примитивный и быстрый метод. При масштабировании этим методом оперируют только пикселями, значения отдельных цветовых каналов получать не нужно. Это позволяет масштабировать картинку быстро, но при этом уменьшении множество деталей будет потеряно, а при увеличении пиксель превратится в большой квадрат или прямоугольник. Данный метод не требует больших вычислительных ресурсов. Для наглядно демонстрации мы покажем наше стоковое изображение 100х100, уменьшенное в 50х50 и увеличенное до 200х200 (рис.1). Хорошо подходит для пиксельной графики.

Рисунок 1 — Ближайший сосед.

Первым представлено оригинальное изображение 100х100, вторым — увеличенная копия до 200x200.

2. Билинейная интерполяция — это более сложный метод, который учитывает не только ближайшие пиксели, но и их соседей. Для каждого нового пикселя цвет вычисляется как взвешенное среднее цветов четырех ближайших пикселей в исходном изображении. Данный метод обеспечивает более плавные переходы между пикселями, имеет меньше артефактов и более гладкие границы объектов [1]. Из недостатков нужно выделить более сложные вычисления, что может замедлить процесс обработки изображения. Используем такие же размеры изображения для примера, как и при обработке прошлым методом. (рис.2)

Рисунок 2 — Билинейная интерполяция.

3. Интерполяция фильтром Ланцоша — использует более сложный математический подход, который учитывает большее количество соседних пикселей и применяет функцию синуса для вычисления значения нового пикселя. Это позволяет сохранить больше деталей и избежать размытия, что делает изображение более четким и естественным. Фильтр Ланцоша обеспечивает более высокое качество изображения, меньше размытия и больше деталей. Это наиболее сложный метод и требует больше вычислительных ресурсов по сравнению с билинейной интерполяцией и методом ближайшего соседа [2]. Он неплохо работает для задач, где важно высокое качество изображения, например, в профессиональной фотографии или графическом дизайне. Используется в профессиональной графике.

Рисунок 3 — Интерполяция фильтром Ланцоша.

4. Нейронные сети — самый новый и постоянно развивающийся метод масштабирования изображений. Из всех перечисленных методов он является самым эффективным. Нейронные сети могут не только хорошо сохранять качество изображений при масштабировании, но и улучшать качество исходного изображения через удаление шума и восстановление поврежденных элементов [4]. Эффективность работы нейронной сети зависит от объема данных, с которым ей удалось поработать.

Рисунок 3 — Нейронные сети.

Первое — оригинальное изображение, второе — улучшенное с помощью нейронных сетей.

Чем больше база изображений, тем выше шанс, что алгоритмы выберут подходящие пиксели, повысив четкость картинки. Из этого исходит главный минус нейронной сети — высокие вычислительные затраты. Из минусов также можно выделить возникновение артефактов при обработке изображения, особенно если обучающая выборка недостаточно разнообразная. Метод хорошо подходит для реставрации изображений [3].

1. Выбор метода масштабирования зависит от контекста использования. Для адаптивного дизайна подойдет билинейная интерполяция или Ланцош для фотографий и баннеров. Для стилизованных проектов подойдет метод ближайшего соседа. Самую высокую производительность может предоставить билинейная интерполяция, так как она является компромиссом между качеством и скоростью. Нейронные сети или интерполяция фильтром Ланцоша лучше всего подойдут для крупных проектов. Современные сайты все чаще используют комбинированный подход: нейронные сети для предварительной подготовки изображений и билинейную интерполяцию для адаптации в реальном времени.

Выводы.

В настоящее время имеется достаточно большое количество технологий масштабирования, которые порой могут значительно различаться по результатам. Основным недостатком данных технологий является то, что способ их применения должен быть строго указан каждой конкретной комбинации графического веб-контента и графического интерфейса пользователя. Технологий масштабирования множество и у каждой из них есть как плюсы, так и минусы, основным среди этих технологий является метод ближайшего соседа, билинейная интерполяция, интерполяция фильтром Ланцоша и использование нейронных сетей. Наиболее оптимальными по своим характеристикам, а именно, невысоким трата вычислительной мощности и стоимостью, способами обработки изображений будет метод ближайшего и билинейного интерполирования. Эти методы идеально подойдут для мобильного интерфейса и приложений, которые имеют возможности ограничения ресурсов, то есть, для адаптивных интерфейсов. Интерполяция фильтром Ланцоша более ресурсоемка, использует больше ресурсов, и предоставляет возможность предоставления большей четкости и детализации в профессиональной графике. Восстановление и создание качественного контента доступна и станет возможной благодаря использованию нейронных сетей, так как они, по сути, способны не только облегчать, но и редактировать изображения. Основным недостатком использования нейронных сетей является необходимость больших обучающих выборок и высокая вычислительная сложность, что делает её эффективной только в больших проектах.

Выбор технологии для конкретной задачи, в частности в конкретном проекте, должен быть хорошо обоснован и среди тех факторов, которые стояли бы во главе угла это баланс между производительностью и качеством и ресурсы, которые были бы доступны. В дальнейшем, предполагается расширение нейронных сетей, что сделает доступными более эффективные средства для веб-дизайна, а также повысит доступное качество графического контента.

Список литературы

1. Трубаков А. О., Селейкович М. О. Сравнение интерполяционных методов масштабирования растровых изображений //Научно-технический вестник Брянского государственного университета. – 2017. – №. 1. – С. 92-97.

2. Ватолин Д., Путилин С. Оценка качества методов масштабирования изображений и результаты сравнений разных методов //InternationalConferenceGraphicon. – 2003. – С. 51-57.

3. Сазонов В. В., Щербаков М. А. Качественное увеличение деталей изображения //Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». – 2013. – Т. 1. – С. 347-349.

4. Соловьев Н. В., Шифрис Г. В. Улучшение качества сжатых изображений предварительным масштабированием //Информационно-управляющие системы. – 2011. – №. 3. – С. 15-23.