Resmin Sayısal Karşılığı

Resmin Sayısal Karşılığı

Bir resmin sayısal karşılığı demek o resmi oluşturan verilerin ne olduğu demektir. Bu veriler ise bir çok bileşenden oluşmaktadır. Bir önceki dersimizde de resmin nasıl oluşturulduğu ve bir resmin sayısal karşılığında bit derinliği, çözünürlük ve piksel değeri değerler vardır. Bu gibi verileri bir araya gelip matris oluşturması ile resim oluşmaktadır. Bir resim matrisi iki boyuttan oluşmaktadır bu matris üzerinden makine öğrenmesi gibi yöntemler de uygulanabilmektedir.  İki boyutlu olan resim matrisini bir f(x,y) fonksiyonu ile temsil edecek olursak x değeri sütun değerini ve y değeri satır değerini vermektedir. Dolayısıyla f(x,y) değeri bir piksel değerini belirtmiş olacaktır. Her ne olursa olsun bir enerji olup bu enerji lens ile algılanıp algılayıcı sensör ile birlikte işleneceğinden dolayı fonksiyonumuzu 0 < f(x,y) < ∞  aralığına alabiliriz.

Peki bir f(x,y) değeri nasıl oluşmaktadır? f(x,y) değerinin iki farklı çarpanı bulunmaktadır. Bu değerler ise ;

  1. Sahneyi aydınlatan ışık kaynağının aydınlatma şiddeti (illumination).
  2. Aydınlatan ışık kaynağının ortamdaki nesnelerden yansıma şiddeti(reflectance).

Bu değerler doğrultusunda biz resmimizi oluşturan fonksiyonun( f(x,y) ) bileşenlerini f(x,y) = i(x,y).r(x,y) şeklinde verebiliriz.  Peki bizim bilgisayara kayıt ettiğimiz resim verisinde f(x,y) değerini neye göre belirleyebiliriz. f(x,y) fonksiyonunun yani bir resim içerisindeki bir pikselin en az ve en fazla hangi değeri alabileceğini o resmi kodlamak için belirtmiş olduğumuz bit değeri ile belirlemekteyiz. Peki bit değerine göre  kaç farklı sonuç oluşabilir? Aşağıdaki tabloyu inceleyecek olursak;

AdetAB
100
201
310
411

Tabloda 2 bit ile beraber kaç farklı kodlama yapabileceğimiz gösterilmiştir. A ve B adında 2 farklı bit ile birlikte 4 adet farklı sonuç çıkarabilmekteyiz yani 2 bit ile 2^2=4 farklı değer alabilmektedir. Resim kodlama işlemide aynı işlemle gerçekleştiriilmektedir. Eğer biz bir resmi n bit ile kodlamak isterse bu resmin her bir pikseli 2^n-1 farklı değer alabilmektedir. Örneğin 8 bit ile kodlanmış olan bir resmin her bir pikseli 2^8-1=255 farklı değer alabilir. Peki bu değerler ne anlama gelir?  Bu değerlerden en küçüğü olan 0 değeri siyah rengi temsil ederken en büyüğü olan 255 değeri ise beyaz rengi temsil etmektedir.

Hangi Değerler Seçilmeli

Bir resmin kodlandığı bit derinliği arttıkça o resmin kaliteside artmaktadır. Bazen ise resmin kodlanması gereken bit değerinden daha fazla bit değeri kullanılmak istenir fakat bu o resim için kalitesinin artması anlamına gelmez aksine gereksiz yere hafızada yer tutmaktadır. Bir resim için her zaman ideal çözünürlük ve bit değerini seçmek hafıza için büyük ölçüde tasaruf sağlamaktadır.