ISO tercih eğrileri
Şekillendirme nedir?
Bir görüntüdeki gri düzeylerinin sayısını azalttıkça, görüntüde bazı yanlış renkler veya kenarlar görünmeye başlar. Bu, son Quantization eğitimimizde gösterilmiştir.
Şuna bir bakalım.
256 farklı gri veya gri tonlu 8bpp'lik (gri tonlamalı bir görüntü) bir resmimiz olduğunu düşünün.
Yukarıdaki resimde 256 farklı gri tonu var. Şimdi bunu 128'e düşürdüğümüzde ve 64'e düşürdüğümüzde, görüntü aşağı yukarı aynı oluyor. Ama bunu 32 farklı seviyeye daha da düşürdüğümüzde, böyle bir resim elde ettik
Yakından bakarsanız efektlerin görüntü üzerinde görünmeye başladığını göreceksiniz. 16 seviyeye indirdiğimizde bu efektler daha belirgin hale geliyor ve böyle bir görüntü elde ediyoruz.
Bu görüntüde görünmeye başlayan bu çizgiler, yukarıdaki görüntüde çok fazla görülebilen konturlama olarak bilinir.
Şekillendirmede artış ve azalma
Gri seviyelerinin sayısını azalttıkça konturlamanın etkisi artmakta, gri seviyelerin sayısı arttıkça etkisi azalmaktadır. İkisi de tam tersi
VS
Bu, daha fazla nicemleme anlamına gelir, daha fazla konturlamada etki eder ve tersi de geçerlidir. Ama bu her zaman böyledir. Cevap Hayır. Bu aşağıda tartışılan başka bir şeye bağlı.
İzopreferans eğrileri
Gri seviyenin ve konturlamanın bu etkisi üzerine yapılan bir çalışma ve sonuçlar Iso tercih eğrileri olarak bilinen eğriler şeklinde grafikte gösterildi.
İzopreferans eğrilerinin fenomeni, konturlamanın etkisinin yalnızca gri seviye çözünürlüğünün azalmasına değil, aynı zamanda görüntü detayına da bağlı olduğunu göstermektedir.
Çalışmanın özü şudur:
Bir görüntünün daha fazla detayı varsa, gri seviyeleri nicelendirildiğinde daha az ayrıntıya sahip bir görüntüye kıyasla, konturlama etkisi bu görüntüde daha sonra ortaya çıkmaya başlayacaktır.
Orijinal araştırmaya göre, araştırmacılar bu üç görüntüyü aldılar ve her üç görüntünün de Gri seviyesi çözünürlüğünü değiştirdiler.
Görüntüler
Ayrıntı düzeyi
İlk görüntünün içinde yalnızca bir yüz vardır ve dolayısıyla çok daha az ayrıntı vardır. İkinci görüntünün de görüntüde kameralı adam, kamerası, kamera ayağı ve arka plan nesneleri gibi başka nesneler de var. Üçüncü görüntünün diğer tüm görüntülerden daha fazla detayı var.
Deney
Gri seviye çözünürlük tüm görüntülerde farklıydı ve izleyicilerden bu üç görüntüyü öznel olarak derecelendirmeleri istendi. Derecelendirme sonrasında sonuçlara göre bir grafik çizildi.
Sonuç
Sonuç grafik üzerine çizildi. Grafikteki her eğri bir görüntüyü temsil eder. X eksenindeki değerler gri düzeylerin sayısını temsil eder ve y eksenindeki değerler piksel başına bitleri (k) temsil eder.
Grafik aşağıda gösterilmiştir.
Bu grafiğe göre yüze ait ilk görüntünün, diğer iki görüntünün hepsinden sonra erken konturlamaya tabi tutulduğunu görüyoruz. Kameramana ait olan ikinci görüntü, gri seviyeleri azaltıldığında ilk görüntüden biraz sonra şekillendirmeye tabi tutuldu. Bunun nedeni, ilk görüntüden daha fazla ayrıntıya sahip olmasıdır. Ve üçüncü görüntü, ilk iki görüntüden sonra çok sayıda konturlamaya tabi tutuldu, yani: 4 bpp'den sonra. Bunun nedeni, bu görüntünün daha fazla ayrıntıya sahip olmasıdır.
Sonuç
Bu nedenle, daha ayrıntılı görüntüler için, izopreferans eğrileri gittikçe daha dikey hale gelir. Aynı zamanda, çok fazla ayrıntı içeren bir görüntü için çok az gri seviyesinin gerekli olduğu anlamına gelir.