Dip-iso-preference-curves
ISO選好曲線
コンターとは何ですか？
画像のグレーレベルの数を減らすと、一部の偽色またはエッジが画像に表示され始めます。 これは、量子化の最後のチュートリアルで示されています。
それを見てみましょう。
256種類のグレーまたはグレーレベルの陰影を持つ8bppの画像（グレースケール画像）があるとします。
この上の写真には256種類のグレーの濃淡があります。 128に減らし、さらに64に減らすと、画像はほぼ同じになります。 しかし、それをさらに32の異なるレベルに減らすと、次のような画像が得られました。
よく見ると、画像に効果が現れ始めていることがわかります。これらの効果は、16レベルにさらに下げると、より見やすくなり、このような画像が得られました。
この画像に表示されるこれらの線は輪郭線として知られ、上記の画像で非常によく見えます。
輪郭の増減
グレーレベルの数を減らすと輪郭の効果が大きくなり、グレーレベルの数を増やすと効果が減少します。 両方とも逆です
VS
これは、より多くの量子化を意味し、より輪郭に影響し、逆もまた同様です。 しかし、これは常にそうです。 答えはノーだ。 これは、以下で説明する他の何かに依存します。
アイソプリファレンス曲線
グレーレベルと輪郭のこの効果について調査が行われ、その結果はグラフにIso優先曲線として知られる曲線の形で示されました。
Isopreference曲線の現象は、輪郭の効果がグレーレベルの解像度の低下だけでなく、画像の詳細にも依存することを示しています。
研究の本質は次のとおりです。
画像のディテールがより高い場合、グレーレベルが量子化されると、ディテールの少ない画像と比較して、この画像に後で輪郭の効果が現れます。
元の研究によると、研究者はこれらの3つの画像を撮影し、3つの画像すべてでグレーレベルの解像度を変えました。
画像は
詳細度
最初の画像には顔のみが含まれているため、非常に詳細ではありません。 2番目の画像には、カメラマン、カメラ、カメラスタンド、背景オブジェクトなど、画像内に他のオブジェクトもいくつかあります。 一方、3番目の画像には他のすべての画像よりも詳細があります。
実験
グレーレベルの解像度はすべての画像で異なり、聴衆はこれら3つの画像を主観的に評価するように求められました。 評価後、結果に応じてグラフが作成されました。
結果
結果はグラフに描かれました。 グラフ上の各曲線は、1つの画像を表します。 x軸の値はグレーレベルの数を表し、y軸の値はピクセルあたりのビット数（k）を表します。
以下にグラフを示します。
このグラフによれば、顔である最初の画像は、他の2つの画像すべてよりも早く輪郭にさらされていたことがわかります。 カメラマンのものである2番目の画像は、グレーレベルが低下したときに最初の画像の少し後の輪郭になります。 これは、最初の画像よりも詳細があるためです。 そして、3番目の画像は、最初の2つの画像i-eの後、4 bppの後、かなりの輪郭になりました。 これは、この画像に詳細があるためです。
結論
したがって、より詳細な画像の場合、アイソプリファレンス曲線はますます垂直になります。 また、大量のディテールを持つ画像の場合、必要なグレーレベルはほとんどありません。
