Esto es muaré. Ocurre porque una pantalla es en realidad una cuadrícula de cuadrados que se utilizan para hacer la imagen. Cuando termina intentando ser mapeado en otra cuadrícula de píxeles (ya sea capturado por un sensor o escalando), los puntos de luz o los datos de píxeles no se alinean exactamente. Algunos píxeles obtienen 2 píxeles de información, otros obtienen el borde entre píxeles. El artículo de Wikipedia al que he vinculado tiene muchos más detalles disponibles sobre él. Puede suceder en cualquier momento que dos cuadrículas interactúen (como tomar una foto de un rascacielos desde la distancia.

En el caso de escalar particularmente, si tiene varios píxeles por píxel de visualización de pantalla, la resolución efectiva real de la imagen se limita a lo que estaba tomando (no hay más de 2 MP de información en la mayoría de las pantallas de las computadoras). Lo que sucede con los píxeles adicionales de la cámara es que en realidad toman una imagen de lo que la pantalla parece, por lo que obtienes varios píxeles para cada píxel de la pantalla y algunos que se superponen con los bordes.

Cuando reduces esa escala, en particular dependiendo del algoritmo utilizado, puedes terminar con el efecto muaré porque los píxeles que estaban en el borde entre los píxeles adquiere demasiado peso, lo que da como resultado áreas más oscuras. En realidad, esto sucede un poco con cualquier tipo de reasignación, pero si no son dos cuadrículas de puntos espaciados uniformemente, no obtiene suficiente patrón para ello para ser muy notorio como en su imagen de muestra.

Como dice su respuesta (+1) existente, es un patrón de Moiré. Pero lo ves particularmente cuando la imagen está escalada. No dice qué hace la escala, pero supongo que solo está haciendo zoom en la pantalla o pegando en Word / Powerpoint / etc., en cuyo caso puede beneficiarse de escalar la imagen utilizando un método diferente en el GIMP. (gratis), Photoshop (caro) o ImageMagick (gratis, línea de comandos), todos los cuales le permiten escalar imágenes usando diferentes técnicas.

Esto también parece ser un problema mayor con los sensores de alto número de píxeles.

Como en la pregunta vinculada, generalmente es mejor tomar una captura de pantalla en la computadora, el teléfono (o incluso TV) si es posible (por ejemplo en Windows, la tecla PrintScreen o similar) coloca el contenido de la pantalla actual en el portapapeles) si es para un documento adecuado. Si es para sus propias notas, viviría con el patrón Moiré y no perdería el tiempo.

Si el problema solo ocurre al escalar, significa que el escalado es malo. Se utilizó un algoritmo simple / de baja calidad y, por lo tanto, la imagen escalada se ve diferente a la original. Con un escalado de calidad, esto no sucede.

Sería útil si hiciera disponible la imagen original.

¿Qué software usó para escalar la imagen?

Para una verificación rápida, puede intentar abrir la imagen original en Chrome (navegador web de Google) y escalarla allí (simplemente haga clic en ella si es más grande que la ventana del navegador y se reducirá para ajustarse a la ventana, o mantenga presionada la tecla CTRL y gire la rueda de desplazamiento del mouse para cambiar el tamaño). (Chrome tiene un escalador de imágenes decente, también versiones más nuevas de Firefox, IE también) .También puede probar otro software, por ejemplo, muchos visores de imágenes tienen una opción para cambiar el tamaño de la imagen (solo mientras la muestran y también permanentemente, para guardar una versión de tamaño de la imagen), como IrfanView. Y, por supuesto, programas de manipulación de imágenes "grandes", como PhotoShop, Gimp, etc.

Aquí hay una demostración rápida y agradable (funciona con Firefox, en Windows, no probó otros navegadores):

• abre esta imagen: (de wikimedia) http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/42/Divers_-_Illustrated_London_News_Feb_6_1873-2.PNG
• cambiar el tamaño de la ventana de Firefox (mueva el mouse por un momento, mantenga presionado el botón del mouse, luego suelte el botón)

Mientras mueve el mouse, Firefox usará un algoritmo de cambio de tamaño simple que produce fuertes efectos de muaré. Cuando suelte el botón, llevará un momento calcular una imagen redimensionada de mayor calidad sin prácticamente efecto muaré.

Como dicen otras respuestas, el efecto se llama Moire. Pero, ¿por qué sucede cuando reduce la escala o reduce el zoom? Como se dijo anteriormente, Moire ocurre cuando dos patrones interactúan, especialmente si los dos patrones tienen una "frecuencia" (tamaño de lectura de la característica repetitiva) lo suficientemente cerca entre sí.

Lo que sucede a continuación es una relación matemática entre el patrones, o más precisamente los tamaños de los patrones: lo más probable es que su teléfono o cámara tengan una resolución más alta que la pantalla que está capturando, por lo que la lente proyecta la imagen de la cuadrícula de la pantalla en la cuadrícula del sensor, pero cada píxel de la pantalla se proyecta mucho más grande que cada uno de los sensores. Esto significa que el patrón de la pantalla es mucho más grande que la cuadrícula del sensor. Piense en ello como colocar un panel de cerca de rejilla sobre una mosquitera. En este caso, no notaría mucho el efecto muaré.

Pero luego reduce la escala de la imagen o la aleja. En realidad, esto está reduciendo el tamaño del patrón originalmente capturado de la pantalla y acercándolo a una escala mucho más cercana a la segunda pantalla (la que está viendo). Sería como reducir la cuadrícula de la cerca del ejemplo anterior hasta que tenga casi el mismo tono que la pantalla de mosquitos. Ahora que los dos patrones tienen un tamaño muy parecido, el muaré es mucho más notable.

Con respecto a cómo eliminarlo: creo que puede haber una forma de deshacerse (casi) de este muaré. Y puede estar aplicando una cierta cantidad de desenfoque gaussiano y luego reduciendo la escala de la imagen. La idea es que el desenfoque se fusionará con la imagen de los píxeles de la pantalla original, prácticamente difuminando la línea entre píxeles. Esto también difuminará el borde de las letras y los gráficos en la imagen, ahí es cuando entra la reducción de escala. La reducción de escala tiende a ocultar la borrosidad. Es de esperar que produzca letras y gráficos claramente legibles, pero oculte el patrón de áreas uniformes de la imagen original. Al eliminar el patrón original, no habrá dos patrones interactuando y la imagen debería ser más legible.

Quiero realizar un experimento para esto, para agregarlo a esta respuesta más adelante. Por favor, recuérdame si me olvido. (dé tres días).

Para aclarar lo que dijeron las personas anteriores, el patrón que está viendo probablemente provenga de fotografiar los espacios entre píxeles. Por varias razones (por ejemplo, inclinación de la cámara), no estarán perfectamente alineados con los píxeles de su CCD y en la imagen resultante. Al reducir la escala, el algoritmo tiene que decidir qué color será un píxel resultante en función de los colores de varios píxeles vecinos, y según la cantidad de espacio de negro que haya, el color resultante sería más claro o más oscuro.

Tendrá un problema similar si escanea una imagen en color de una revista: la interferencia del patrón impreso, la cuadrícula del escáner y el algoritmo de reducción de escala crearán artefactos desagradables.

Por cierto, este principio (creo) se usa en astronomía, donde el patrón de interferencia permite medir el paralaje de las estrellas.

Para reducir el muaré, puede probar el desenfoque gaussiano selectivo en GIMP (o su equivalente en su programa gráfico): desenfocará grandes áreas sin rasgos más que bordes y detalles finos.

Si bien existen nombres específicos de aplicaciones para lo que está sucediendo (por ejemplo, "muaré"), la causa fundamental es submuestreo / alias. La imagen original tiene contenido de alta frecuencia (límites de píxeles diminutos) y, al utilizar un algoritmo de reducción de escala incorrecto, está muestreando por puntos con muchas menos muestras de las necesarias para reproducir la señal que está muestreando.

La mayoría de los cambios de tamaño de imágenes ingenuos utilizan escalado bilineal o bicúbico, que son razonables para aumentar o reducir la escala en un factor de 1/2 como máximo, pero que no funcionan para una reducción de escala más severa a menos que los aplique en múltiples iteraciones, cada reducción de escala en un factor no menor de 1/2. Para una reducción de escala severa, debe utilizar un filtro de remuestreo de área o un filtro de remuestreo gaussiano con un radio (en el tamaño de la imagen original) al menos tan grande como la distancia entre los píxeles adyacentes en la salida (mapeado de nuevo al tamaño de la imagen original).

Si carece de software que pueda realizar correctamente el remuestreo gaussiano o promediado de área, una muy buena aproximación es reducir la escala repetidamente en un factor mucho más pequeño (por ejemplo, solo reducir la escala a 1/2, 2/3 o 3/4 tamaño) hasta que esté dentro de un factor de 2 del tamaño final deseado, luego escale al tamaño de destino final, utilizando cualquier algoritmo de baja calidad que esté usando su software. Esto debería funcionar decentemente a menos que el software utilice la escala de vecino más cercano, en cuyo caso no tendrá suerte.