Concepto de cuantificación
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Introdujimos la cuantificación en nuestra Tutorial de señales y sistemas. Formalmente, vamos a relacionar esto con las imágenes digitales en este tutorial. Hablemos primero de la cuantificación.
Como vimos en tutoriales anteriores, la digitalización de una señal analógica a digital requiere dos pasos básicos. Muestreo y cuantificación. El muestreo se realiza a lo largo del eje x. Esta es la conversión del eje x (valores infinitos) a valores digitales.
La siguiente figura muestra una muestra de la señal.
El muestreo está directamente relacionado con la escala. Cuantas más muestras tome, más pÃxeles obtendrá. El sobremuestreo también se puede llamar escalado. Esto se discutió en el tutorial de muestreo y escalado.
Pero la historia de la digitalización de señales no termina con el muestreo, hay otra etapa conocida como cuantificación.
La cuantificación es lo opuesto al muestreo. Esto se hace en el eje y. Cuando cuantifica una imagen, en realidad está dividiendo la señal en cuantos (partes).
El eje x de la señal son los valores de las coordenadas y el eje y es la amplitud. Por lo tanto, la digitalización de amplitudes se denomina cuantificación.
Asi es como se hace
Puedes ver en esta imagen que la señal se ha cuantificado en tres niveles diferentes. Esto significa que cuando tomamos muestras de una imagen, en realidad estamos recopilando muchos valores y, al cuantificar, establecemos niveles para esos valores. Esto puede ser más claro en la siguiente imagen.
La figura muestra las muestras, aunque las muestras fueron tomadas, todavÃa cubren un rango vertical continuo de valores de nivel de gris. En la figura que se muestra arriba, estos valores de rango vertical se cuantifican en 5 niveles o secciones diferentes. VarÃa de 0 negro a 4 blanco. Este nivel puede variar según el tipo de imagen que desee.
La relación de la cuantificación con los niveles de gris se analiza con más detalle a continuación.
Relación de cuantificación con resolución de nivel de gris:
La figura cuantificada que se muestra arriba tiene 5 niveles de gris diferentes. Esto significa que la imagen formada a partir de esta señal solo tendrá 5 colores diferentes. Será una imagen en blanco y negro, más o menos con algunas tonalidades de gris. Ahora, si desea mejorar la calidad de la imagen, hay una cosa que puede hacer aquÃ. Es decir, para aumentar los niveles o resolver los niveles de gris. Si aumenta este nivel a 256, significa que tiene una imagen en escala de grises. Lo cual es mucho mejor que una simple imagen en blanco y negro.
Ahora 256, o 5, o el nivel que elija, se llama nivel de gris. Recuerde la fórmula que discutimos en el tutorial anterior sobre la resolución de niveles de gris, que es:
Discutimos que los niveles de gris se pueden determinar de dos maneras. ¿Qué eran estos dos?
En este caso, tenemos un nivel de gris de 256. Si necesitamos calcular el número de bits, simplemente colocamos los valores en la ecuación. En el caso de 256 niveles, tenemos 256 tonos diferentes de gris y 8 bits por pÃxel, por lo que la imagen será una imagen en escala de grises.
Ahora reduciremos los niveles de gris en la imagen para ver el efecto en la imagen.
Digamos que tiene una imagen de 8 bpp que tiene 256 niveles diferentes. Esta es una imagen en escala de grises y se parece a esto.
Ahora comencemos a reducir los niveles de gris. Primero, reduciremos el nivel de gris de 256 a 128.
Reducir el nivel de gris a la mitad no tiene mucho efecto en la imagen. Reduzcamos un poco más.
Aún sin mucho efecto, reduzcamos los niveles aún más.
Sorprendido de ver que todavÃa hay poco efecto. Quizás esto se deba al hecho de que esta es una imagen de Einstein, pero bajemos aún más los niveles.
Boom, vamos, la imagen finalmente muestra que los niveles lo están afectando.
Ahora, antes de disminuirlo dos 2 niveles más, puede ver fácilmente que la imagen ha sido muy distorsionada debido a los niveles de gris reducidos. Ahora lo reduciremos a dos niveles, que no son más que un simple nivel en blanco y negro. Esto significa que la imagen será una simple imagen en blanco y negro.
Este es el último nivel al que podemos llegar, porque si nos alejamos más, solo será una imagen negra que no se puede interpretar.
Aquà hay una observación interesante: a medida que disminuimos el número de niveles de gris, aparece un tipo de efecto especial en la imagen, que se puede ver claramente en la imagen con 16 niveles de gris. Este efecto se conoce como contorno.
La respuesta a este efecto, por qué ocurre, se encuentra en las curvas de preferencia ISO. Estos se discuten en nuestro próximo tutorial sobre curvas de preferencia de contorno e iso.
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