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(無限の値)をデジタル値に変換することです。
次の図は、信号のサンプリングを示しています。
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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、ズームに直接関係しています。取得するサンプルが多いほど、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。これについては、サンプリングとズームのチュートリアルで説明しています。
しかし、信号のデジタル化の話はサンプリングだけで終わるわけではありません。量子化として知られている別のステップが含まれています。
量子化とは
量子化はサンプリングの反対です。これはy軸で行われます。画像を量子化するときは、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して知られています。
ここでそれがどのように行われるか
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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、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。
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サンプリングで示されている図では、サンプルは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方向に広がっていました。上に示した図では、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:
上に示した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。これは、この信号から形成された画像が5つの異なる色しかないことを意味します。それは多かれ少なかれ灰色のいくつかの色を伴う白黒画像になるでしょう。画像の品質を向上させるために、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、またはグレーレベルの解像度を上げることです。このレベルを256に上げると、グレースケール画像があることを意味します。これは、単純な白黒画像よりもはるかに優れています。
現在、256、5、または選択したレベルはグレーレベルと呼ばれます。グレーレベル解像度の前のチュートリアルで説明した式を覚えておいてください。
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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。これらの2つはどれでしたか。
- 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=ピクセルあたりのレベル数。
この場合、グレーレベルは256に等しくなります。ビット数を計算する必要がある場合は、式に値を入力するだけです。256レベルの場合、256の異なるグレーの色合いとピクセルあたり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の異なるレベルを持つ8bppの画像があるとします。グレースケール画像で、こんな感じです。
256グレーレベル
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次に、グレーレベルの削減を開始します。まず、グレーレベルを256から128に減らします。
128グレーレベル
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グレーレベルを半分に下げた後は、画像にあまり影響はありません。もう少し減らしましょう。
64グレーレベル
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それでもあまり効果はありませんが、レベルをさらに下げましょう。
32グレーレベル
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まだ少し効果があるのを見て驚いた。それはアインシュタインの写真であるという理由によるかもしれませんが、レベルをさらに下げましょう。
16グレーレベル
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ここでブーム、行きます、画像は最終的にそれがレベルによって影響されることを明らかにします。
8つのグレーレベル
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4つのグレーレベル
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これを減らす前に、さらに2つの2レベル、グレーレベルを減らすことによって画像がひどく歪んでいることが簡単にわかります。次に、それを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
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それをさらに減らすと、それは単に黒い画像になり、解釈できないため、これが達成できる最後のレベルです。
輪郭を描く
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、画像に特殊なタイプの効果が現れ始めます。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プリファレンスカーブ
この効果に対する答え、つまりそれが現れる理由は、Iso選好曲線にあります。これらについては、次の輪郭とIso設定曲線のチュートリアルで説明します。