ISO-Präferenzkurven
Was ist Konturierung?
Wenn wir die Anzahl der Graustufen in einem Bild verringern, erscheinen auf einem Bild einige falsche Farben oder Kanten. Dies wurde in unserem letzten Tutorial zur Quantisierung gezeigt.
Schauen wir es uns an.
Stellen Sie sich vor, wir haben ein Bild von 8 bpp (ein Graustufenbild) mit 256 verschiedenen Graustufen oder Graustufen.
Das obige Bild hat 256 verschiedene Graustufen. Wenn wir es jetzt auf 128 und weiter auf 64 reduzieren, ist das Bild mehr oder weniger dasselbe. Aber wenn wir es weiter auf 32 verschiedene Ebenen reduzieren, haben wir ein Bild wie dieses
Wenn Sie genau hinschauen, werden Sie feststellen, dass die Effekte auf dem Bild erscheinen. Diese Effekte werden besser sichtbar, wenn wir sie weiter auf 16 Ebenen reduzieren und ein Bild wie dieses erhalten.
Diese Linien, die auf diesem Bild erscheinen, werden als Konturen bezeichnet, die im obigen Bild sehr gut sichtbar sind.
Zunahme und Abnahme der Konturierung
Der Effekt der Konturierung nimmt zu, wenn wir die Anzahl der Graustufen verringern, und der Effekt nimmt ab, wenn wir die Anzahl der Graustufen erhöhen. Sie sind beide umgekehrt
VS
Das bedeutet mehr Quantisierung, wirkt sich auf mehr Konturen aus und umgekehrt. Aber ist das immer der Fall? Die Antwort lautet Nein. Das hängt von etwas anderem ab, das unten diskutiert wird.
Isopräferenzkurven
Eine Studie, die zu diesem Effekt von Graustufe und Konturierung durchgeführt wurde, und die Ergebnisse wurden in der Grafik in Form von Kurven gezeigt, die als Iso-Präferenzkurven bekannt sind.
Das Phänomen der Isopräferenzkurven zeigt, dass der Effekt der Konturierung nicht nur von der Abnahme der Graustufenauflösung, sondern auch von den Bilddetails abhängt.
Das Wesentliche der Studie ist:
Wenn ein Bild mehr Details aufweist, wird der Effekt der Konturierung später auf diesem Bild angezeigt, verglichen mit einem Bild mit weniger Details, wenn die Graustufen quantisiert werden.
Nach der ursprünglichen Untersuchung haben die Forscher diese drei Bilder aufgenommen und sie variieren die Graustufenauflösung in allen drei Bildern.
Die Bilder waren
Detaillierungsgrad
Das erste Bild enthält nur ein Gesicht und daher weniger Details. Das zweite Bild enthält auch einige andere Objekte im Bild, z. B. Kameramann, Kamera, Kameraständer und Hintergrundobjekte usw. Während das dritte Bild mehr Details enthält als alle anderen Bilder.
Experiment
Die Graustufenauflösung wurde in allen Bildern variiert, und das Publikum wurde gebeten, diese drei Bilder subjektiv zu bewerten. Nach der Bewertung wurde ein Diagramm gemäß den Ergebnissen gezeichnet.
Ergebnis
Das Ergebnis wurde in der Grafik gezeichnet. Jede Kurve in der Grafik repräsentiert ein Bild. Die Werte auf der x-Achse repräsentieren die Anzahl der Graustufen und die Werte auf der y-Achse repräsentieren Bits pro Pixel (k).
Die Grafik wurde unten gezeigt.
Anhand dieser Grafik können wir sehen, dass das erste Bild, das vom Gesicht war, früh konturiert wurde als alle anderen beiden Bilder. Das zweite Bild, das vom Kameramann war, wurde etwas nach dem ersten Bild konturiert, wenn seine Graustufen verringert wurden. Dies liegt daran, dass es mehr Details als das erste Bild enthält. Und das dritte Bild war nach den ersten beiden Bildern stark konturiert, dh nach 4 bpp. Dies liegt daran, dass dieses Bild mehr Details enthält.
Fazit
Für detailliertere Bilder werden die Isopräferenzkurven also immer vertikaler. Dies bedeutet auch, dass für ein Bild mit vielen Details nur sehr wenige Graustufen erforderlich sind.