Conceito de Quantização
Introduzimos a quantização em nosso tutorial de sinais e sistema. Iremos relacioná-lo formalmente com imagens digitais neste tutorial. Vamos discutir primeiro um pouco sobre a quantização.
Digitalizando um sinal
Como vimos nos tutoriais anteriores, a digitalização de um sinal analógico em digital requer duas etapas básicas. Amostragem e quantização. A amostragem é feita no eixo x. É a conversão do eixo x (valores infinitos) em valores digitais.
A figura abaixo mostra a amostragem de um sinal.
Amostragem em relação às imagens digitais
O conceito de amostragem está diretamente relacionado ao zoom. Quanto mais amostras você tira, mais pixels você obtém. A sobreamostragem também pode ser chamada de zoom. Isso foi discutido no tutorial de amostragem e zoom.
Mas a história da digitalização de um sinal não termina na amostragem também, há outra etapa envolvida que é conhecida como Quantização.
O que é quantização
A quantização é oposta à amostragem. Isso é feito no eixo y. Quando você quantiza uma imagem, na verdade está dividindo um sinal em quanta (partições).
No eixo x do sinal, estão os valores das coordenadas, e no eixo y, temos as amplitudes. Portanto, digitalizar as amplitudes é conhecido como Quantização.
Aqui como é feito
Você pode ver nesta imagem, que o sinal foi quantificado em três níveis diferentes. Isso significa que, quando amostramos uma imagem, na verdade reunimos muitos valores e, na quantização, definimos níveis para esses valores. Isso pode ficar mais claro na imagem abaixo.
Na figura mostrada na amostragem, embora as amostras tenham sido tomadas, elas ainda estavam se estendendo verticalmente para uma faixa contínua de valores de nível de cinza. Na figura mostrada acima, esses valores de variação vertical foram quantizados em 5 níveis ou partições diferentes. Variando de 0 preto a 4 branco. Este nível pode variar de acordo com o tipo de imagem desejada.
A relação da quantização com os níveis de cinza foi discutida mais detalhadamente abaixo.
Relação de quantização com resolução de nível de cinza:
A figura quantizada mostrada acima possui 5 níveis diferentes de cinza. Isso significa que a imagem formada a partir desse sinal, teria apenas 5 cores diferentes. Seria uma imagem em preto e branco mais ou menos com algumas cores de cinza. Agora, se você quisesse melhorar a qualidade da imagem, há uma coisa que você pode fazer aqui. Ou seja, para aumentar os níveis, ou aumentar a resolução do nível de cinza. Se você aumentar este nível para 256, significa que você tem uma imagem em escala de cinza. O que é muito melhor do que a imagem em preto e branco simples.
Agora 256, ou 5 ou qualquer nível que você escolher é chamado de nível de cinza. Lembre-se da fórmula que discutimos no tutorial anterior de resolução de nível de cinza que é,
Discutimos que o nível de cinza pode ser definido de duas maneiras. Quais eram esses dois.
- Nível de cinza = número de bits por pixel (BPP). (K na equação)
- Nível de cinza = número de níveis por pixel.
Nesse caso, temos o nível de cinza igual a 256. Se tivermos que calcular o número de bits, simplesmente colocaremos os valores na equação. No caso de 256 níveis, temos 256 tons diferentes de cinza e 8 bits por pixel, portanto, a imagem seria uma imagem em escala de cinza.
Reduzindo o nível de cinza
Agora vamos reduzir os níveis de cinza da imagem para ver o efeito na imagem.
Por exemplo
Digamos que você tenha uma imagem de 8bpp, que tem 256 níveis diferentes. É uma imagem em tons de cinza e a imagem parece algo assim.
256 níveis de cinza
Agora vamos começar a reduzir os níveis de cinza. Primeiro, reduziremos os níveis de cinza de 256 para 128.
128 níveis de cinza
Não há muito efeito em uma imagem após diminuir os níveis de cinza para a metade. Vamos diminuir um pouco mais.
64 níveis de cinza
Ainda sem muito efeito, vamos reduzir mais os níveis.
32 níveis de cinza
Surpreso ao ver que ainda há algum efeito pequeno. Pode ser por uma razão, que seja a foto do Einstein, mas vamos reduzir mais os níveis.
16 níveis de cinza
Boom aqui, vamos, a imagem finalmente revela, que é afetado pelos níveis.
8 níveis de cinza
4 níveis de cinza
Agora, antes de reduzi-lo, mais dois 2 níveis, você pode ver facilmente que a imagem foi distorcida pela redução dos níveis de cinza. Agora vamos reduzi-lo para 2 níveis, que nada mais são do que um nível simples de preto e branco. Isso significa que a imagem seria uma imagem simples em preto e branco.
2 níveis de cinza
Esse é o último nível que podemos alcançar, pois se reduzíssemos ainda mais, seria simplesmente uma imagem preta, que não pode ser interpretada.
Contornando
Há uma observação interessante aqui, que à medida que reduzimos o número de níveis de cinza, há um tipo especial de efeito que começa a aparecer na imagem, que pode ser visto com clareza na imagem de 16 níveis de cinza. Este efeito é conhecido como Contorno.
Curvas de preferência iso
A resposta para esse efeito, e por isso que aparece, está nas curvas de preferência Iso. Eles são discutidos em nosso próximo tutorial de curvas de preferência de contorno e Iso.