Concept de tramage

Dans les deux derniers tutoriels de Quantification et de contournage, nous avons vu que la réduction du niveau de gris d'une image réduit le nombre de couleurs nécessaires pour désigner une image. Si les niveaux de gris sont réduits de deux 2, l'image qui apparaît n'a pas beaucoup de résolution spatiale ou n'est pas très attrayante.

Dithering

Le tramage est le processus par lequel nous créons des illusions de couleur qui ne sont pas présentes réellement. Cela se fait par la disposition aléatoire des pixels.

Par exemple. Considérez cette image.

Il s'agit d'une image avec uniquement des pixels en noir et blanc. Ses pixels sont disposés dans un ordre pour former une autre image illustrée ci-dessous. Notez que la disposition des pixels a été modifiée, mais pas la quantité de pixels.

Pourquoi Dithering?

Pourquoi avons-nous besoin de tramage, la réponse réside dans sa relation avec la quantification.

Dithering avec quantification

Lorsque nous effectuons la quantification, jusqu'au dernier niveau, nous voyons que l'image qui arrive au dernier niveau (niveau 2) ressemble à ceci.

Maintenant, comme nous pouvons le voir sur l'image ici, que l'image n'est pas très claire, surtout si vous regardez le bras gauche et l'arrière de l'image de l'Einstein. De plus, cette image n'a pas beaucoup d'informations ou de détails sur l'Einstein.

Maintenant, si nous devions changer cette image en une image qui donne plus de détails que cela, nous devons effectuer un tramage.

Effectuer un tramage

Tout d'abord, nous allons travailler sur le tri. Le tramage vise généralement à améliorer le seuillage. Pendant le maintien, les bords nets apparaissent là où les dégradés sont lisses dans une image.

En seuillage, nous choisissons simplement une valeur constante. Tous les pixels au-dessus de cette valeur sont considérés comme 1 et toutes les valeurs inférieures sont considérées comme 0.

Nous avons obtenu cette image après le seuillage.

Puisqu'il n'y a pas beaucoup de changement dans l'image, car les valeurs sont déjà 0 et 1 ou noir et blanc dans cette image.

Maintenant, nous effectuons un tramage aléatoire. C'est un arrangement aléatoire de pixels.

Nous avons une image qui donne plus de détails, mais son contraste est très faible.

Nous faisons donc un peu plus de tramage qui augmentera le contraste. L'image que nous avons obtenue est la suivante:

Maintenant, nous mélangeons les concepts de tramage aléatoire, avec le seuil et nous avons obtenu une image comme celle-ci.

Maintenant, vous voyez, nous avons obtenu toutes ces images en réarrangeant simplement les pixels d'une image. Ce réarrangement pourrait être aléatoire ou selon une certaine mesure.