Não são necessárias muitas palavras: Bitmap é pixel e vetor é cálculo matemático. Pronto.
Enquanto o primeiro sofre perdas distintas de qualidade quanto ao tipo de compressão, formato de arquivo e também com ampliações e às vezes até reduções*, o outro não se “deteriora” com compressão, ampliação e redução. Claro, estamos falando de formatos nativos de programas gráficos, não de formatos para web.

* Costuma-se dizer que uma imagem bitmap ganha em qualidade quando reduzida. Na verdade esse ganho é puramente visual, pois com a redução parte da informação da imagem é perdida – pixels descartados.

Bitmap (ou raster image)

imagem de uma ave com detalhe em zoom de 3200% para exibir seus pixelsCom exceção do Flash e o ainda não tão suportado formato SVG (scalable vector graphic), tudo visto na web são imagens bitmap. São compostas de pixels (o menor ponto de uma imagem digital), cada um com sua informação de cor.

Uma fotografia pode conter milhares ou milhões de pixels (megapixel). Pode parecer clichê, mas em imagens bitmap existe uma “conexão” imutável entre pixels e a imagem que eles formam: este pixel vem aqui com essa cor; aquele pixel vai ali com aquela cor… Essa conexão é responsável por alguns efeitos causados quando redimensionamos uma imagem, pois pixels não mudam de tamanho. Eles são descartados ou interpolados para preencherem a área conforme a imagem é reduzida ou ampliada.

Para redução, pixels são descartados. Uma imagem pode ser reduzida repetidas vezes e manter a qualidade até o ponto em que não haverá mais espaço suficiente para os pixels exibirem a imagem corretamente. (Quem, na nossa área, já não tentou gerar um favicon de uma imagem muito grande?)

exemplo de redução e ampliação, onde a perda de qualidade fica bem visível quando se ampliaPara ampliação, pixels são interpolados. Para explicar interpolação em poucas palavras gostei dessa analogia: É como ter vinho em uma taça e querer usar uma taça maior. Para ocupar o mesmo volume, mais fluido deve ser adicionado e o vinho, diluído, perde seu sabor. 😛

Vetor

Como dito anteriormente, vetores são cálculos. Gráficos vetoriais consistem de pontos, linhas e curvas que, combinados, podem formar objetos simples ou complexos. Esses objetos podem ser preenchidos com cores sólidas, degradés e até texturas.

exemplo de setas como vetores, exibindo seus vértices editáveisexemplo de 2 letras A só para mostrar detalhes em zoom de um vetor e bitmap, no zoom do vetor vemos as curvas perfeitas da letra, já no bitmap vemos os pixels ampliados ressaltando a imperfeição da curva (alias)Podem ser reduzidos ou ampliados ilimitadamente. O preço dessa flexibilidade é uma certa limitação se comparados com imagens bitmap. É “impossível” (entre aspas pois já vi ilustrações foto-realísticas de tirar o fôlego) recriar as nuances de uma fotografia usando vetores; como resultado, ilustrações vetoriais têm um “look and feel” distinto mesmo quando produzido em detalhe, mas isso também tem seu charme.

Mas sabemos bem em que circunstâncias uma imagem vetorial é necessária: logomarcas. Uma logomarca em vetor pode ser usada para qualquer finalidade, do cabeçalho de um website à fachada de um edifício.

Interpolação

A interpolação é sempre algum tipo de processo de média. No Photoshop e na computação gráfica, de um modo geral, é a interpretação de como alguma imagem deve ser exibida, especialmente quando o software não dispõe de dados suficientes para atender à uma requisição. Por exemplo, temos uma imagem com 4×4 pixels de altura e queremos que ela tenha 8×8 pixels. Quando redimensionamos uma imagem (tanto redução quanto ampliação), o Photoshop pesquisa dados que ajudem a suportar sua decisão quanto a aparência que a imagem redimensionada terá. E você pode intervir na forma que o PS usa a interpolação – ou seja, o quanto o PS pesquisa para apresentar novos dados para a imagem.

Interpolação bicúbica

a interpolação bicúbica, a adição de pixel(s) intermediários para ampliar a imagemA interpolação bicúbica é o método de redimensionamento mais sofisticado do PS, e a que também requer maior poder de processamento. As imagens na parte inferior da figura ao lado mostram o que você pode esperar do PS quando você o instrui a usar a interpolação bicúbica (o método de interpolação padrão) para tornar essa arte com 8 pixels de largura por 8 pixels de altura. Podemos tirar duas conclusões sobre a interpolação bicúbica:

  1. O redimensionamento faz com que os pixels componentes da nova imagem mostrem o conteúdo visual um pouco semelhante ao estado inicial.
  2. O PS realiza uma transição suave entre as cores de primeiro plano e de plano de fundo neste exemplo. Esse efeito é particularmente importante quando se trabalha com imagens cuja contagem de pixels (o número total de pixels na imagem) é muito maior que o irrisório total de 16 pixels deste exemplo.

exemplo de interpolação: entre dois pixels, um branco e outro preto, surge um cinzaQual o cálculo realizado para preencher os espaços criados pelo redimensionamento da imagem? O termo bicúbico aqui significa que o PS “olha” em todas as direções (horizontal, vertical e diagonal) de cada pixel avançando para fora. O PS realiza uma média ponderada entre cada pixel e seus vizinhos em três direções e preenche com um novo pixel entre eles.

Da mesma forma que pixels são inseridos para compor uma imagem ampliada, quando uma imagem é reduzida a interpolação bicúbica também calcula média de pixels para substituir aqueles que foram descartados, mantendo um aspecto visual mais semelhante ao original.

Interpolação bilinear

A interpolação bilinear, diferente da bicúbica, examina pixels apenas ao longo da grade horizontal e vertical da imagem para determinar as novas cores e exige menos do poder de processamento. E, embora realize média, ela não é o que os matemáticos poderiam chamar de média ponderada. O resultado de uma média bilinear pode não ser óbvio em imagens muito pequenas. Levando-se em conta a qualidade e com o poder de processamento das máquinas atuais, não há motivos para usar esse tipo de interpolação.

Interpolação Nearest Neighbor (Pixel vizinho mais próximo)

A interpolação Nearest Neighbor é o modo mais grosseiro e rápido de reduzir ou ampliar uma imagem. Quando você aplica esse método em uma imagem, ela recebe o justo nome de “nenhuma interpolação” porque o resultado visual é extremamente grotesco.

Mas a interpolação Nearest Neighbor pode ser de alguma utilidade quando você está aumentando ou diminuindo o tamanho de uma imagem por uma proporção digamos “exata” (¼, ½, 200%, 300%, 400%…) e, agora mencionando formatos de arquivo, considero ideal para redução e ampliação de imagens GIF/PNG-8 (indexed color).

a interpolação por pixel vizinhoPerceba então que o método Nearest Neighbor não realiza qualquer cálculo ou média, mas simplesmente repete a cor do pixel vizinho. Isso pode produzir um resultado realmente impreciso e feio, sobretudo se você está redimensionando a imagem por um valor fracionário.

O PS não é o único editor gráfico que usa interpolação. Filmadoras e impressoras também usam processos de média e sua impressão de uma imagem pode ser “renderizada” (processada) de maneira correta ou absurda.

os modos de interpolação do photoshop, deixe marcado a opção Bicubic Sharper (best for reductions) para quando for fazer reduções na imagemImportante: Adquira o hábito de sempre usar sharpen para corrigir qualquer falta de nitidez. Sempre que fizer qualquer redução dramática em uma imagem utilize o filtro (ou use a opção que o PS oferece de já aplicar sharpen em reduções).
Para fotos, especialmente, recomendo o filtro Unsharp Mask todas as vezes que fizer reduções.

Adaptado de: http://www.espacofotografico.com.br/DicasdigitalInterpolacaosignificainterpretacao.htm