쌍입방보간 (1) 썸네일형 리스트형 [데이터 최적화] 이미지 리사이징의 과학: 보간법이 화질을 바꾸는 이유 이미지 크기를 줄이거나 키울 때 생기는 픽셀 깨짐과 흐림은 실수가 아니라 보간법(Interpolation)이 픽셀을 재계산하는 방식의 차이에서 발생합니다. 이 글은 최근접 이웃(Nearest Neighbor), 쌍선형(Bilinear), 쌍입방(Bicubic) 보간법이 각각 어떤 원리로 픽셀을 만들고 버리는지 설명하고 디지털 드로잉 수익화 작업(이모티콘, 스티커, 굿즈, 썸네일)에서 어떤 선택이 품질 리스크를 줄이는지 데이터 관점으로 정리합니다.리사이징은 픽셀 재생성저는 프로크리에이트로 만든 작업물을 미리캔버스에 올리거나 이모티콘 규격에 맞춰 사이즈를 조정하거나 굿즈 인쇄용으로 크기를 다시 잡는 과정에서 화질이 무너지는 경험을 반복했습니다. 화면에서는 또렷했던 선이 계단처럼 보이거나 경계가 흐려지거나 색.. 이전 1 다음
