插值像素 - 概念

插值像素 - 计算

插值像素 - 比较

插值像素 - 炒作

插值像素 - 概念

插值(Interpolation)，是一种为数码相机在计算像素时可以增加有效像素（实际像素）的成像方式。插值像素是将数码相机中的感光器件所形成的实际像素，通过相机中内置的软件，依据实际感光影像的像素，依照一定的运算方式进行计算，产生出新的像素点，并将其插入到本来像素邻近的空隙处，从而实现增加了像素总量和增大了像素密度的目的。其实，不但是数码摄像会用到插值，数码变焦的基础原理也是采用插值算法的，它是一种由电子线路实时实现图像空间变换的效果。

插值(Interpolation)，这个概念的提出是很早的事情。如果有人说什么“重置样本”，你或许还是不理解，其实所谓的“插值”，用比较通俗的话说，就是“在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法”，或者说，它只是用数学公式计算丢失像素的色彩。事实上所谓的“插值”，只是哄外行的一种说法，插值是根据中心像素点的颜色参数模拟出周边像素值的方法，是数码相机特有的放大数码照片的软件手段。插值像素并不是数码相机本身的有效像素，它的取值只是在摄像时用软件优化处理后所提升的像素值。通过插值可以使到数码相机的像素在摄像中得到大幅提升，例如本来130万像素的数码相机，经插值功效处理可达200万像素（如在每两个像素点之间通过软件计算再插入一个模拟点），210万像素经插值后可达400万像素，具体提升多少视乎相机所采用的插值方式和种类来计算。

插值像素 - 计算

插值的计算方式有很多，比较常用的有最近像素插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法和分形算法的四种。其中，最近像素插值算法是最简单的一种插值算法，这种方式是当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最接近的原有像素的颜色生成，也就是说照搬旁边的像素。当图片扩大时，要增加X点处的像素，由于X点与A、B这两个有效像素中的B点最接近，因此X点会直接照搬B点的像素，从而使到X点生成的效果与B点一样。虽然这种算法简单，因此处理的速度很快，但结果通常会产生明显可见的锯齿，效果往往不佳。

双线性插值算法，是指输出的图像的每个像素都是原图中四个像素运算的结果，由于它是从原图四个像素中运算的，因此这种算法很大程度上消除了锯齿现象，而且效果也比较好。双三次插值算法是双线性插值算法的改良算法，它输出图像的每个像素都是原图16个像素运算的结果，由于效果好，运算速度也不慢，因而这种插值方式是一种很常见的算法，广泛用在图像编辑软件、打印机驱动和数码相机上。分形算法具有无限的细节和自相似的特点，它可以使到图形无论如何放大，看起来都与原图形很相似，因此得到的图像效果，跟其他算法相比更清晰、更锋利，但在计算上也相对照其他算法要庞杂很多。

插值像素 - 比较

从上述四种情况可以看出，最近像素插值算法的结果是产生严重的马赛克，查看羽毛的边缘尤为明显，而双线性插值算法与双立方插值算法的过渡比较柔和。双立方插值算法是Photoshop默认的算法，由于采用了三次插值函数，因此插值后不仅在局部的角点连续，在局部区域的边界上也连续。所以对于一般图像来说，使用三次插值函数效果最好。

综上所述，图像的细节不能凭空造出来的，软件通过插值计算扩大图像大小，也只是在原有像素信息的基础上重新构造原图像，但是新图像只能与原图像近似，因此没有原图像那样轮廓鲜明。所以应当慎用插值算法，图像最多不要扩大超过原分辨率的2倍，以不看见马赛克和颗粒为宜。所以原稿的质量尽可能要好，使用恰当的分辨率来拍摄或扫描图像是必需的。

插值像素 - 炒作

插值的像素并不是数码相机本身的有效像素，因此，实际摄像的效果往往不能达到宣传的插值像素值的效果（其实只是有效像素值的优化效果而已），特别是在打印的时候，往往不能满足其插值后的像素值的质量。

而在目前市场上，却有不少的经销商在出售数码相机时，标注的只是相机的插值像素，或广告宣传时往往会提出自己的某款相机为130万像素，可以插值提升到200万像素。这表面看是已经介绍出两种不同的像素了，但对于非行内的普通消费者而言，其实是一种误导，让消费者以为自己只花了购置130万像素档次的数码相机的钱，却买到了200万像素的产品。这无疑会误导用户选购了实际上是低像素但却以为是高像素的产品，因此大家在选购时也应该注意这一点。

其实，厂商们利用插值像素来作宣传，本身是无可厚非的，但是如果没有向消费者（尤其是对数码相机不认识的消费者）明确指出数码相机的实际像素和插值像素之间的区别，甚至有意含混这两者之间的概念，则很容易给消费者造成损失了。