Que sont le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage dans Photoshop ?

Le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage sont deux instances spécifiques d'un processus d'imagerie appelé « rééchantillonnage ». Lorsque vous agrandissez ou diminuez la résolution ou les dimensions d'une image, Adobe Photoshop doit rééchantillonner l'image pour déterminer comment remplir les nouveaux pixels créés entre les originaux (lors de l'agrandissement) ou lesquels des pixels originaux doivent être conservés et lesquels doivent être supprimés (lors de la réduction de la taille).

Arrière-plan

Lorsque vous prenez une photo d'une scène naturelle à l'aide d'un appareil photo numérique, l'appareil photo doit convertir cette scène en une grille discrète de pixels. Il en va de même pour les images acquises sur un ordinateur à partir d'autres sources physiques, telles qu'une photographie ou un document numérisé. Ce processus est appelé « échantillonnage ».

Une fois qu'une image est sur un support numérique, vous n'avez plus accès à aucune autre information sur la scène dont elle est issue au-delà des pixels de l'image. Cela signifie que lorsque vous redimensionnez une image, Photoshop ne peut pas combler les lacunes dans les données avec les informations de la scène réelle ; au lieu de cela, il doit "rééchantillonner" l'image pour construire une approximation de la scène originale.

Suréchantillonnage

Le suréchantillonnage est le type de rééchantillonnage que Photoshop effectue lorsque vous agrandissez une image. Lorsque l'image est agrandie, les pixels d'origine seront alors plus espacés, et l'application doit "constituer" les nouveaux pixels entre eux, en utilisant une approximation appropriée de la scène d'origine.

Sous-échantillonnage

Le sous-échantillonnage est l'opposé du suréchantillonnage, utilisé lorsqu'une image est réduite. Bien que la réduction d'une image ne nécessite pas de remplir un nouvel espace comme dans le cas du suréchantillonnage, Photoshop peut toujours utiliser une approximation afin de conserver autant d'informations que possible sur l'image.

Par exemple, considérons une image composée d'une alternance de pixels noirs et blancs. Si vous réduisez cette image à la moitié de sa taille en échantillonnant directement les valeurs de chaque autre pixel, vous vous retrouverez avec une image complètement blanche ou noire. Une meilleure méthode d'approximation est nécessaire pour s'assurer que ces détails ne sont pas perdus.

Interpolation

Les approximations de la scène originale utilisées par le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage sont générées par un processus appelé "interpolation". Lorsque vous agrandissez une image, Photoshop interpole les nouveaux pixels de l'image en calculant les moyennes des pixels environnants qu'il connaît dans l'image d'origine. Il effectue des calculs similaires lorsque vous réduisez une image pour déterminer comment mélanger les pixels d'origine pour générer la nouvelle image.

Méthodes

Photoshop prend en charge trois méthodes principales d'interpolation. L'interpolation du plus proche voisin remplit chaque nouveau pixel d'une image agrandie avec la même couleur que le pixel d'origine le plus proche, mais cela fait apparaître les images "en blocs" et de mauvaise qualité.

L'interpolation bilinéaire et bicubique sont des méthodes qui permettent d'obtenir des images de meilleure qualité. L'interpolation bilinéaire calcule les moyennes des quatre pixels environnants les plus proches ; bicubic utilise 16 pixels environnants. Dans de nombreux cas, les images générées par ces deux méthodes seront similaires, mais les informations supplémentaires utilisées par l'interpolation bicubique aident à préserver les détails fins, à la fois lors de l'agrandissement et de la réduction des images.