Hacker News Digest

Lánczos-интерполяция — один из трёх «классических» способов изменения размера изображения, наряду с линейной и кубической интерполяцией. Визуально он даёт резкие, «непиксельные» картинки без характерных для других методов артефактов. Однако мало кто задумывается, откуда берётся этот метод. В статье разбирается, как именно он выводится из теории Фурье и какие компромиссы заложены в его основе.

• Обсуждение подтверждает, что 2D-интерполяция не сводится к произведению 1D-фильтров, а требует собственного ядра вроде jinc/Sombrero.
• Участники отмечают, что статья не сравнивает Lanczos с бикубиком и другими популярными фильтрами, хотя автор в подвале признаёт, что не включил сравнение из-за «семейства» кубических фильтров.
• Подчеркивается, что визуальные артефакты (ringing) в обоих случаях выглядят одинаково, и читатели отмечают сходство с JPEG-артефактами.
• В комментариях подчеркивается, что несмотря на то, что фильтр не претендует на звание «лучшего», он всё же остаётся популярным выбором в индустрии.
• Несколько участников просят добавить сравнение с бикубиком и другими фильтрами, но автор отвечает, что не включил сравнение, потому что кубические фильтры являются семейством, а не одним фильтром, и что большинство практических примеров всё равно выглядят как-то подобно Lanczos.

Philips представила первый в мире цифровой патологоанатомический сканер с нативной поддержкой форматов DICOM JPEG и JPEG XL. Это позволяет генерировать совместимые с медицинскими стандартами изображения сразу на устройстве, без необходимости дополнительной конвертации. Конфигурируемые настройки вывода упрощают интеграцию с системами хранения и передачи медицинских данных, обеспечивая гибкость в работе с разными клиническими средами.

Использование JPEG XL значительно сокращает размер файлов при сохранении высокого качества изображений, что ускоряет передачу и анализ данных. Это особенно важно для цифровой патологии, где объёмы данных огромны. Новый сканер улучшает эффективность диагностики и снижает нагрузку на инфраструктуру медицинских учреждений.

• Philips переходит на стандартный формат DICOM для обработки патологических изображений, отказавшись от проприетарного формата iSyntax.
• Участники обсуждают технические сложности работы с огромными изображениями (60 000 x 60 000 пикселей) и форматами вроде JPEG XL, TIFF и JPEG2000.
• В сообществе существуют разногласия вокруг поддержки JPEG XL в браузерах, включая конспирологические теории о противодействии со стороны Google.
• Отмечаются проблемы с сервисом и поддержкой оборудования Philips в некоторых регионах, например, в Сингапуре.
• Обсуждаются практические сложности ручного экспорта слайдов в TIFF, который отнимает много времени у лаборантов.

Приложение Apple Photos иногда повреждает изображения при импорте с камеры. Я хотел поделиться этим, так как другие пользователи тоже сталкивались с проблемой, но большинство сдались, не разобравшись так глубоко, как я.

Я снимаю на камеру OM System OM-1 в формате RAW + JPEG и раньше использовал опцию «Удалить после импорта», чтобы очистить карту памяти. Это оказалось ошибкой. Проблема стала очевидной после съёмки на свадьбе: около 30% фотографий были безвозвратно испорчены — иногда JPEG, иногда RAW, иногда оба файла.

Чтобы исключить аппаратные причины, я последовательно менял всё оборудование: кабели, карту памяти, перешёл только на RAW, купил новый ноутбук и даже новую камеру OM-1 MKII. Но проблема не исчезла. Позже я обнаружил, что файлы на карте были целыми до импорта, а corruption происходил случайным образом в самом приложении Photos.

Сравнение повреждённого и исходного файлов показало одинаковый размер, но разные контрольные суммы:

md5sum P7110136-from-camera.ORF Exports/P7110136.ORF 
17ce895fd809a43bad1fe8832c811848  P7110136-from-camera.ORF
828a33005f6b71aea16d9c2f2991a997  Exports/P7110136.ORF

Теперь я отказался от автоматического удаления и вручную проверяю все фото после импорта, прежде чем форматировать карту. Это трудоёмко, но надёжно. Возможно, проблема связана с конкретными камерами OM System, но я не планирую дальше её исследовать.

• Обнаружена редкая ошибка в Apple Photos, приводящая к недетерминированному повреждению файлов при импорте, вероятно, из-за проблем с параллелизмом в конвейере обработки.
• Пользователи сообщают о различных случаях коррупции изображений: от зеленых пикселей до полной порчи файлов и потери целых архивов, в том числе в iCloud.
• Многие критикуют рабочий процесс с автоматическим удалением файлов после импорта и рекомендуют всегда сохранять оригиналы на картах памяти или делать резервные копии перед импортом.
• В качестве альтернативы предлагается использовать другие инструменты для импорта (например, Image Capture, Digikam, Olympus Workspace) или полностью отказаться от экосистемных решений в пользу локального хранения и самохостинга.
• Высказывается общая обеспокоенность снижением качества программного обеспечения Apple и недостаточным вниманием к тестированию и сохранности данных пользователей.
• Некоторые пользователи предполагают, что проблема может быть связана с конкретными камерами (OM System) или SD-картами, а не только с ПО Apple.
• Рекомендуется документировать версии ПО с ошибкой и избегать хранения критически важных данных исключительно в проприетарных системах без независимых бэкапов.

Фурье-преобразование — это способ разложить любую функцию на сумму простых волн.

Идея родилась в 1807 г., когда Жан Батист Жозеф Фурье искал закон теплопроводности. Он показал: любая периодическая кривая — это набор синусов и косинусов с разными частотами и амплитудами.

Современная формула
$$ \hat f(\xi)=\int_{-\infty}^{\infty} f(x),e^{-2\pi i x\xi},dx $$
переводит сигнал из «временной» области в «частотную».

Как работает

• Сложный звук → набор чистых тонов.
• Изображение → сетка синусоидальных полос разной плотности.
• Удалив высокие частоты, получаем сжатие JPEG; убрав низкие — оставляем контуры.

Применения

• МРТ и рентген: преобразование Радона + обратное Фурье.
• Сотовая связь, радары, шумоподавление.
• Решение дифференциальных уравнений и квантовая механика.

Интуиция
Фурье-анализ — это «математический слух»: он выделяет, какие «ноты» содержатся в любом сигнале.

• В треде делятся ссылками на яркие визуализации: Captain Disillusion, 3Blue1Brown, MIT-лекция Фримена, интерактивы injuly.in и jezzamon.
• Кто-то предупреждает: «простые» объяснения могут дать иллюзию понимания, лучше сразу смотреть на математику.
• Появляются любители Лапласа/z-преобразования, жалуются, что о них почти нет популярных видео.
• Обсуждают практику: JPEG, OFDM, сжатие манги, анти-муар, фильтры в е-ink, а также «почему это работает» — спarsity, смена базиса в бесконечномерном пространстве.
• Интересуются деталями: как выбрать частоты, как считать преобразование на потоке, почему убрать высокие частоты = размытие.