Dip-concept-of-quantization
量子化の概念
信号とシステムのチュートリアルで量子化を導入しました。 このチュートリアルでは、正式にデジタル画像と関連付けます。 まず、量子化について少し説明しましょう。
信号のデジタル化
前のチュートリアルで見たように、アナログ信号をデジタルにデジタル化するには、2つの基本的な手順が必要です。 サンプリングと量子化。 サンプリングはx軸で行われます。 これは、x軸(無限値)のデジタル値への変換です。
次の図は、信号のサンプリングを示しています。
デジタル画像に関連するサンプリング
サンプリングの概念は、ズームに直接関連しています。 より多くのサンプルを取得すればするほど、より多くのピクセルが得られます。 オーバーサンプリングはズームとも呼ばれます。 これは、サンプリングとズームのチュートリアルで説明されています。
しかし、信号のデジタル化の話もサンプリングで終わるわけではなく、量子化として知られる別のステップがあります。
量子化とは
量子化はサンプリングの反対です。 y軸で行われます。 画像を量子化するとき、実際には信号を量子(パーティション)に分割します。
信号のx軸には座標値があり、y軸には振幅があります。 したがって、振幅のデジタル化は量子化と呼ばれます。
ここでどのように行われます
この画像では、信号が3つの異なるレベルに定量化されていることがわかります。 つまり、画像をサンプリングするときに、実際には多くの値を収集し、量子化では、これらの値にレベルを設定します。 これは、下の画像でより明確になります。
サンプリングに示されている図では、サンプルが取得されていますが、グレーレベル値の連続範囲まで垂直に広がっています。 上記の図では、これらの垂直方向の範囲の値は、5つの異なるレベルまたはパーティションに量子化されています。 0黒から4白までの範囲。 このレベルは、必要な画像の種類によって異なる場合があります。
量子化とグレーレベルの関係については、以下でさらに説明します。
量子化とグレーレベル解像度の関係:
上記の量子化された図には、5つの異なるレベルのグレーがあります。 つまり、この信号から形成された画像には、5色しかありません。 それは、グレーのいくつかの色を持つ多かれ少なかれ白黒の画像でしょう。 ここで、画像の品質をより良くするために、ここでできることが1つあります。 つまり、レベルを上げるか、グレーレベルの解像度を上げるかです。 このレベルを256に上げると、グレースケールイメージがあることを意味します。 シンプルな白黒画像よりもはるかに優れています。
現在、256、または5、または選択したレベルはグレーレベルと呼ばれます。 前のグレーレベル解像度のチュートリアルで説明した公式を思い出してください。
グレーレベルは2つの方法で定義できることを説明しました。 これらはどちらでしたか。
- グレーレベル=ピクセルあたりのビット数(BPP)(式のk)
- グレーレベル=ピクセルごとのレベル数。
この場合、グレーレベルは256です。 ビット数を計算する必要がある場合、単純に式に値を入れます。 256レベルの場合、256種類のグレーの濃淡とピクセルあたり8ビットがあるため、画像はグレースケール画像になります。
グレーレベルを下げる
次に、画像のグレーレベルを下げて、画像への影響を確認します。
例えば
256個の異なるレベルを持つ8bppの画像があるとします。 これはグレースケール画像であり、画像は次のようになります。
256グレーレベル
次に、グレーレベルの削減を開始します。 最初にグレーレベルを256から128に減らします。
128のグレーレベル
グレーレベルを半分に減らした後の画像には、あまり影響はありません。 もう少し減らしましょう。
64のグレーレベル
それでもそれほど効果はありませんが、レベルをさらに下げることができます。
32のグレーレベル
驚いたことに、まだ少し効果があります。 アインシュタインの写真ですが、レベルをさらに下げることができます。
16のグレーレベル
ここでブーム、私たちは行く、画像は最終的に明らかになり、それはレベルによって影響を受けることです。
8つのグレーレベル
4つのグレーレベル
さらに2レベルを下げる前に、グレーレベルを下げることで画像がひどく歪んでいることが簡単にわかります。 これを2レベルに減らします。これは単純な白黒レベルにすぎません。 これは、画像が単純な白黒画像になることを意味します。
2つのグレーレベル
それは私たちが達成できる最後のレベルです。それをさらに減らすと、単に黒い画像になり、解釈できないからです。
輪郭
ここで興味深い観察があります。グレーレベルの数を減らすと、特殊なタイプの効果が画像に現れます。これは16グレーレベルの画像ではっきりと見ることができます。 この効果は、輪郭として知られています。
ISO選好曲線
この効果に対する答え、それが現れる理由は、Isoの選好曲線にあります。 これらについては、次の等高線およびIso設定曲線のチュートリアルで説明します。