Kvantování (signál)
Author
Albert FloresKvantovaný signál Digitální signál Kvantování je diskretizace oboru hodnot signálu. Je to obecně proces ztrátový a nevratný.
Tento proces můžeme popsat kvantizační funkcí: Q : \mathbb{R} \longrightarrow L , kde :L=\{0,1,...,k\}\, :k může být jakékoliv přirozené číslo, ale většinou se setkáváme s hodnotou 255.
Otázkou tedy je, jak nastavit kvantizační hladiny. Toto nastavení je většinou závislé na citlivosti snímacího zařízení (ve fotografii třeba snímací senzor CCD). +more Podle něho nastavíme dolní a horní práh a pak rozdělíme hodnoty mezi nimi.
* Lineární (ekvidistantní) - kvantizační hladiny jsou od sebe stejně vzdálené, většinou se používá tento způsob * Nelineární - úrovně kvantizačních hladin jsou přizpůsobené určitému účelu - tedy pokud nás zajímá určitá oblast intenzit. Používají se třeba logaritmické nebo exponenciální rozdělení. +more * Další možnost je třeba taková, aby každá barva byla zastoupena na obrázku stejným počtem pixelů.
Kvantizační šum
Pokud kvantování není dostatečně jemné, vznikají falešné kvantizační hrany . Kvantizační šum je dobře vidět třeba na fotografiích oblohy, kde místo jemných přechodů z jednoho do druhého odstínu modré, vidíme spíše skokovité přechody vypadající jako velké mapy. +more Proto se někdy přidává aditivní šum, který tento nepříjemný efekt rozmaže (pokud ovšem není možné zvýšit počet prahů). Kvantizační šum je typický i pro veškeré digitální záznamy a přenosy zvuku.
Diskretizace a lidský zrak
Experimentálně byly zjištěny tyto charakteristiky zdravého lidského oka: * prostorová rozlišovací schopnost - 0,1 mm ze vzdálenosti 25 cm * rozlišení šedi (odděleně) - 40 úrovní * rozlišení šedi (porovnání vedle sebe) - 100 úrovní
Dále bylo vypozorováno, že standardní obrázek velikosti 512 × 512 pixelů se 128 stupni šedi zobrazovaný na plochu 5 × 5 cm pozorovaný ze vzdálenosti 25 cm se jeví jako spojitý.
Kvantování vs. vzorkování
Pokud bychom měli nedostatek datového prostoru, a chtěli bychom ho ušetřit, ale přitom nepřijít o dobře vypadající fotografie, potom: * obrázek s věrnými detaily - potřeba jemného vzorkování, stačí nám jen „hrubé“ kvantování * obrázek s věrnými barvami - potřeba jemného kvantovaní, stačí nám „hrubé“ vzorkování