Kvantizacija

U suštini nastanka digitalne informacije leži postupak kvantizacije.

U suštini nastanka digitalne informacije leži postupak kvantizacije. Prema kvantnoj teoriji koju je postavio Planck određene fizičke veličine mogu imati samo diskretne vrijednosti. To znači da te veličine mogu imati jedino cjelobrojne umnoške neke osnovne, najmanje, diskretne vrijednosti. Toj najmanjoj vrijednosti Planck je dao ime kvant. Prema kvantnoj teoriji svjetlo je sastavljeno od sitnih čestica, fotona, a prema klasičnoj teoriji ono je elektromagnetni val. Kvantizacija je proces pretvaranja kontinuiranih vrijednosti u diskontinuirane na način da se vrijednost signala zaokružuje na najbliži cjelobrojni iznos. Na taj se način gube međuvrijednosti koje su bile prisutne prije kvantizacije. Taj proces je u suštini stvaranja digitalnih audio i video signala te se češće koristi naziv digitalizacija iako je digitalizacija samo dio procesa u kojem se izvršava dodjeljivanje brojčanih iznosa kvantiziranim vrijednostima.

Da bi analognu pojavu prikazali digitalno potrebno je izvršiti proces konverzije signala. Za to služe pretvarači (konverteri) koji analogni signal pretvaraju u digitalni. Nazivamo ih analogno-digitalni pretvarači (konverteri) – ADC. Suprotni proces izvršavaju digitalno-analogni pretvarači DAC, oni digitalni signal pretvaraju u analogni. U procesu pretvaranja analognog signala u digitalni neizbježno se gubi dio podataka. Rezolucija definira s kolikom količinom podataka ćemo prikazati digitalni signal. Što više bita ima digitalno-analogni konverter to će u konačnici digitalni signal biti prikazan s većom količinom podataka. Imat će veću rezoluciju. Kod digitalne fotografije taj termin koristimo vrlo slobodno i na način koji nije uvijek precizan. Tako rezoluciju koristimo za označavanje veličine piksela, odnosno koliko piksela možemo smjestiti unutar duljine od jednog inča, ali i za dubinu bita slike. Ispravni termini bi bili prostorna rezolucija i rezolucija intenziteta.

Za proces kvantizacije važno je definirati dva osnovna parametra: rezoluciju i frekvenciju uzorkovanja (sampling rate). Ovaj jezikolomni termin jednostavno govori koliko često uzimamo uzorak signala za kvantizaciju. On definira vremensku ili prostornu frekvenciju uzimanja uzorka, odnosno kod slike, koliki će biti razmak između dva mjerenja. Prostornu frekvenciju uvijek možemo jednostavno pretvoriti u prostornu rezoluciju.

4 uzorka © Fot-o-grafitiPogledajmo vrlo jednostavan primjer. Imamo traku na kojoj se boja mijenja od bijele prema crnoj. Bijeli dio proglasimo ishodištem, od njega krenemo mjeriti, tada intenzitet zacrnjenja (označili smo ga s "I") raste linearno s udaljenošću (označili smo je s "X"). Prikažemo li grafički ovisnost "I" o "X", dobili smo ravnu liniju. Sad sliku ove trake želimo pretvoriti u digitalni oblik. Definiramo rezoluciju intenziteta (dubinu bita), odnosno s koliko nijansi sive boje želimo kvantizirati. Za 8 bitnu rezoluciju na raspolaganju nam stoji 256 nijansi. Nakon toga definiramo prostornu frekvenciju uzimanja uzorka, odnosno prostornu rezoluciju. U prvom primjeru uzet ćemo 4 uzorka po dužini. Crvenim pravokutnicima je prikazan način uzimanja uzorka.

8 uzoraka © Fot-o-grafitiMožemo uzeti vrijednost na kojoj se pravac i pravokutnik sijeku ili prosjek po širini crvenog pravokutnika. Traka koja je imala kontinuirani prijelaz od bijelog prema crnom, sada je prikazana sa samo 4 nijanse sive boje. Ako smanjimo razmak na kojem uzimamo uzorak, povećali smo frekvenciju uzorkovanja, odnosno prostornu rezoluciju. U drugom primjeru je uzeto 8 uzoraka i prikaz je sad nešto precizniji. Ovo je vrlo pojednostavljen i uopćen prikaz kvantizacije, no jasno je vidljivo da se vrijednosti između uzimanja uzorka gube. Ovo je bio primjer kvantizacije po intenzitetu odnosno pretvaranje intenziteta signala na sivoj skali u 4, 8 ili ako se radi o 8 bitnom sustavu u 256 vrijednosti od kojih svaka ima različitu nijansu.

Posljedica kvantizacije © Fot-o-grafitiIsti princip se primjenjuje kod kvantizacije u prostoru, samo ovdje umjesto različitih ali konkretnih vrijednosti intenziteta dobivamo različite, ali isto tako vrlo precizno definirane komadiće prostora, u slučaju digitalne slike kvadratiće, s kojima moramo prikazati sliku. Što je razmak između dva mjerenja manji, to će kvadratić koji tvori sliku (piksel) biti manji, a slika preciznija. Ako koristimo kvantizaciju male prostorne frekvencije posljedice kvanitizacije biti će vrlo očite, kao na prikazanoj ilustraciji ruba slova. Kvantizacija s velikom prostornom frekvencijom dati će sitne neupadljive kvadratiće koje naše oko ne može primjetiti pa će nam linja slova izgledati kao da je glatka.

Kategorija: 
Napredna fotografija

Objavljeno: 16.11.2006.