Кривые предпочтений ISO

Что такое контур?

Когда мы уменьшаем количество уровней серого в изображении, на нем начинают появляться некоторые ложные цвета или края. Это было показано в нашем последнем уроке квантования.

Давайте посмотрим на это.

Предположим, у нас есть изображение 8bpp (изображение в градациях серого) с 256 различными оттенками серого или уровнями серого.

Einstein

Это изображение имеет 256 различных оттенков серого. Теперь, когда мы уменьшим его до 128 и еще больше уменьшим до 64, изображение будет более или менее таким же. Но когда мы снова сократили его до 32 различных уровней, мы получили такую картину

32

Если вы посмотрите внимательно, вы обнаружите, что эффекты начинают появляться на изображении. Эти эффекты становятся более заметными, когда мы уменьшаем его до 16 уровней и получаем изображение, подобное этому.

16

Эти линии, которые начинают появляться на этом изображении, известны как контурные линии, которые очень хорошо видны на изображении выше.

Увеличение и уменьшение контуров

Эффект контурирования увеличивается при уменьшении количества уровней серого, а эффект уменьшается при увеличении количества уровней серого. Они оба наоборот

16

В.С.

128

Это означает, что большее квантование будет влиять на большее количество контуров и наоборот. Но так ли это всегда. Ответ - нет. Это зависит от чего-то еще, что обсуждается ниже.

Кривые изопреференции

Исследование было проведено на этот эффект уровня серого и контуров, и результаты были показаны на графике в виде кривых, известных как кривые предпочтения Iso.

Явление кривых Изопреференции показывает, что эффект контурирования зависит не только от уменьшения разрешения уровня серого, но и от детализации изображения.

Суть исследования заключается в:

Если изображение имеет больше деталей, эффект контуров начнет проявляться на этом изображении позже, по сравнению с изображением, которое имеет меньше деталей, когда уровни серого квантованы.

Согласно первоначальному исследованию, исследователи взяли эти три изображения, и они варьируют разрешение уровня серого во всех трех изображениях.

Изображения были

Ленакинооператоробщественности

Уровень проработанности деталей

Первое изображение имеет только лицо, и, следовательно, очень мало деталей. Второе изображение также содержит некоторые другие объекты, такие как оператор, его камера, подставка для камеры, фоновые объекты и т. Д. В то время как третье изображение имеет больше деталей, чем все другие изображения.

эксперимент

Разрешение уровня серого варьировалось на всех изображениях, и аудитории было предложено субъективно оценить эти три изображения. После оценки был составлен график по результатам.

Результат

Результат был нарисован на графике. Каждая кривая на графике представляет одно изображение. Значения на оси x представляют количество уровней серого, а значения на оси y представляют биты на пиксель (k).

График был показан ниже.

график

Согласно этому графику, мы можем видеть, что первое изображение, которое было лица, было контурировано раньше, чем все два других изображения. Второе изображение, которое было с оператором, было подвергнуто контуру немного после первого изображения, когда его уровни серого уменьшены. Это потому, что он имеет больше деталей, чем первое изображение. И третье изображение было подвергнуто контуру много после первых двух изображений, то есть: после 4 bpp. Это потому, что это изображение имеет больше деталей.

Вывод

Таким образом, для более детальных изображений кривые изопреференции становятся все более вертикальными. Это также означает, что для изображения с большим количеством деталей требуется очень мало уровней серого.