Curve di preferenza ISO

Cos'è il contouring?

Man mano che diminuiamo il numero di livelli di grigio in un'immagine, alcuni falsi colori o bordi iniziano ad apparire su un'immagine. Questo è stato mostrato nel nostro ultimo tutorial sulla quantizzazione.

Diamo un'occhiata.

Considera di avere un'immagine di 8 bpp (un'immagine in scala di grigi) con 256 diverse tonalità di grigio o livelli di grigio.

L'immagine sopra ha 256 diverse sfumature di grigio. Ora, quando lo riduciamo a 128 e lo riduciamo ulteriormente a 64, l'immagine è più o meno la stessa. Ma quando lo riduci ulteriormente a 32 livelli diversi, abbiamo un'immagine come questa

Se guardi da vicino, noterai che gli effetti iniziano ad apparire sull'immagine. Questi effetti sono più visibili quando lo riduciamo ulteriormente a 16 livelli e otteniamo un'immagine come questa.

Queste linee che iniziano ad apparire su questa immagine sono note come contorni che sono molto visibili nell'immagine sopra.

Aumento e diminuzione del contouring

L'effetto del contouring aumenta quando si riduce il numero di livelli di grigio e l'effetto diminuisce con l'aumentare del numero di livelli di grigio. Sono entrambi viceversa

VS

Ciò significa più quantizzazione, avrà effetto su più contorni e viceversa. Ma è sempre così. La risposta è No. Dipende da qualcos'altro discusso di seguito.

Curve di isopreferenza

Uno studio condotto su questo effetto del livello di grigio e dei contorni, ei risultati sono stati mostrati nel grafico sotto forma di curve, note come curve di preferenza Iso.

Il fenomeno delle curve Isopreference mostra che l'effetto del contouring non dipende solo dalla diminuzione della risoluzione del livello di grigio ma anche dai dettagli dell'immagine.

L'essenza dello studio è:

Se un'immagine ha più dettagli, l'effetto del contouring inizierà a comparire su questa immagine più tardi, rispetto a un'immagine che ha meno dettagli, quando i livelli di grigio sono quantizzati.

Secondo la ricerca originale, i ricercatori hanno preso queste tre immagini e variano la risoluzione del livello di grigio, in tutte e tre le immagini.

Le immagini erano

Livello di dettaglio

La prima immagine ha solo un volto e quindi molto meno dettagli. La seconda immagine ha anche altri oggetti nell'immagine, come il cameraman, la sua fotocamera, il supporto della fotocamera e gli oggetti sullo sfondo, ecc. Mentre la terza immagine ha più dettagli di tutte le altre immagini.

Sperimentare

La risoluzione del livello di grigio è stata variata in tutte le immagini e al pubblico è stato chiesto di valutare soggettivamente queste tre immagini. Dopo la valutazione, è stato tracciato un grafico in base ai risultati.

Risultato

Il risultato è stato disegnato sul grafico. Ogni curva sul grafico rappresenta un'immagine. I valori sull'asse x rappresentano il numero di livelli di grigio e i valori sull'asse y rappresentano bit per pixel (k).

Il grafico è stato mostrato di seguito.

Secondo questo grafico, possiamo vedere che la prima immagine che era di viso, è stata soggetta a contornatura prima di tutte le altre due immagini. La seconda immagine, quella del cameraman, è stata sottoposta a un contouring un po 'dopo la prima immagine quando i suoi livelli di grigio sono ridotti. Questo perché ha più dettagli rispetto alla prima immagine. E la terza immagine è stata molto soggetta a contouring dopo le prime due immagini, ovvero: dopo 4 bpp. Questo perché questa immagine ha più dettagli.

Conclusione

Quindi, per immagini più dettagliate, le curve di isopreferenza diventano sempre più verticali. Significa anche che per un'immagine con una grande quantità di dettagli, sono necessari pochissimi livelli di grigio.