디지털화 프로세스와 관련된 단계는 무엇인가요?
컴퓨터에서 이미지를 처리하려면 먼저 실제 이미지(사진, 그림, 책, 그림 등)를 컴퓨터가 수용할 수 있는 디스플레이 및 저장 형식으로 디지털화한 후 컴퓨터에서 분석하고 처리해야 합니다. 컴퓨터.이미지의 디지털화 과정은 주로 샘플링, 양자화, 인코딩의 세 단계로 나뉩니다.
1. 샘플링의 본질은 이미지를 설명하기 위해 몇 개의 포인트가 사용되는지입니다. 샘플링 결과의 품질은 위에서 언급한 이미지 해상도로 간단히 말하면 2차원 공간에서 연속적인 이미지의 경우 가로 및 세로 방향으로 나눕니다. 이를 동일한 간격으로 직사각형 네트워크 구조로 만들고 형성된 작은 사각형을 픽셀이라고 합니다. 이미지는 제한된 픽셀 집합으로 샘플링됩니다. 예: 640*480 해상도의 이미지는 640으로 구성됩니다. *480=307200픽셀. 그림 2-2-15에서 볼 수 있듯이 왼쪽 이미지는 샘플링할 객체이고, 오른쪽 이미지는 샘플링된 이미지입니다.
샘플링 주파수는 샘플링 지점 사이의 간격 크기를 반영하는 1초당 샘플 수를 의미합니다. 샘플링 주파수가 높을수록 이미지 샘플이 더 사실적으로 얻어지고 이미지 품질도 높아집니다. 그러나 요구 사항은 다음과 같습니다. 2차원 이미지의 샘플링은 신호의 샘플링 정리에 따라 1차원 일반화이므로 샘플링 샘플에서 이미지를 정확하게 복원하려면 저장 용량이 풍부할수록 샘플링 간격이 작아야 합니다. 이미지 샘플링의 나이퀴스트를 얻을 수 있습니다. 정리: 이미지 샘플링 주파수는 소스 이미지의 가장 높은 주파수 구성 요소의 두 배 이상이어야 합니다.
2. 양자화(Quantization) 양자화는 이미지 샘플링 후 각 지점을 나타내는 데 사용되는 값의 범위를 의미합니다. 양자화 결과는 이미지가 수용할 수 있는 총 색상 수이며, 이는 샘플링 품질을 반영합니다. 포인트가 4비트에 저장된다는 것은 이미지가 16개의 색상만 가질 수 있음을 의미합니다. 16비트를 사용하여 포인트를 저장하면 216 = 65536개의 색상이 있으므로 양자화 비트 수가 점점 더 많아집니다. 이미지는 더 많은 색상을 가질 수 있으며, 자연스럽게 더 자세한 이미지를 생성할 수 있습니다. 그러나 두 가지 모두의 기본 문제는 시각적 효과와 저장 공간 간의 균형입니다. 흑백 회색조 사진은 수평 및 수직 방향으로 회색조가 변하기 때문에 모두 연속적이며 수많은 픽셀을 가지고 있다고 간주할 수 있으며 어느 지점의 회색 값도 검정색에서 흰색까지 무한한 값을 가질 수 있습니다. 시뮬레이션은 수평 및 수직 방향을 따라 동일한 간격으로 샘플링하여 시뮬레이션할 수 있으며, 이미지는 대략적인 유한 개수의 픽셀로 분해되며, 각 픽셀의 값은 픽셀의 회색조(밝기)를 나타내도록 양자화됩니다. 그 값은 제한된 수의 가능한 값이 됩니다. 이러한 샘플링과 양자화 후에는 공간에서 유한한 수의 이산 픽셀과 제한된 수의 이산 가능한 회색조 값을 나타내는 이미지를 디지털 이미지라고 합니다. 수평 및 수직 방향으로 샘플링 포인트가 충분하고 양자화 비트 수가 충분히 크면 디지털 이미지 품질이 원본 아날로그 이미지보다 낮지 않습니다. 양자화 중에 결정된 이산 값의 수를 양자화 레벨이라고 합니다. 양자화된 색상 값(또는 밝기 값)을 표현하는 데 필요한 이진수 수를 양자화 단어 길이라고 하며 일반적으로 8비트, 16비트, 24비트 이상의 양자화 단어 길이를 사용하여 색상을 표현할 수 있습니다. 이미지; 양자화된 단어 길이가 클수록 원본 이미지의 색상이 더 정확하게 반영될 수 있지만 결과 디지털 이미지의 용량이 커집니다. 예: 그림 2-2-16, 곡선(오른쪽) 그림) AB 선분을 따라 연속된 이미지의 Gray 값(왼쪽 그림) 중 흰색 값이 가장 크고 검정색 값이 가장 작습니다.
첫 번째 샘플링: 선분 AB를 따라 동일한 간격으로 샘플링을 수행합니다. 선분 AB, 그리고 샘플링된 값은 그림 2-2-17의 왼쪽 그림과 같이 그레이스케일 값으로 연속적으로 분포됩니다. 재양자화: 연속적인 그레이스케일 값이 디지털화됩니다(8레벨 그레이스케일 레벨 눈금자). , 그림 2-2-17의 오른쪽과 같습니다.
3. 압축 코딩
디지털화한 후 얻어지는 이미지 데이터의 양은 매우 방대하며, 정보량을 압축하려면 코딩 기술을 사용해야 합니다.
이미지 전송과 저장의 핵심은 기술입니다.