ISO 偏好曲線

什麼是輪廓線？

當我們減少影像中的灰度級數量時，一些假顏色或邊緣開始出現在影像上。這在我們上次關於量化的教程中已經展示過了。

讓我們來看看。

假設我們有一張8bpp的影像（灰度影像），它有256種不同的灰色陰影或灰度級。

上面的圖片有256種不同的灰色陰影。現在，當我們將其減少到128，並進一步減少到64時，影像或多或少相同。但是當我們進一步將其減少到32個不同的級別時，我們得到了這樣的圖片

如果你仔細觀察，你會發現效果開始出現在影像上。當我們進一步將其減少到16個級別時，這些效果更加明顯，我們得到了這樣的影像。

這些開始出現在影像上的線條被稱為輪廓線，在上面的影像中非常明顯。

隨著我們減少灰度級數量，輪廓線的效果會增加，隨著我們增加灰度級數量，輪廓線的效果會減少。它們是相反的。

這意味著更多的量化會導致更多的輪廓線，反之亦然。但情況總是這樣嗎？答案是否定的。這取決於下面討論的其他因素。

一項關於灰度級和輪廓線效果的研究進行了，結果以曲線的形式繪製在圖上，稱為等偏好曲線。

等偏好曲線的現象表明，輪廓線的效果不僅取決於灰度級解析度的降低，還取決於影像細節。

研究的實質是

如果影像有更多細節，與細節較少的影像相比，當灰度級被量化時，輪廓線的效果會更晚出現在此影像上。

根據最初的研究，研究人員拍攝了這三張圖片，並在所有三張圖片中改變了灰度級解析度。

這些影像是

第一張影像中只有一張臉，因此細節很少。第二張影像中還有一些其他物體，例如攝像師、他的攝像機、攝像機支架和背景物體等。而第三張影像比所有其他影像都包含更多細節。

所有影像的灰度級解析度都發生了變化，並要求受眾主觀地對這三張影像進行評分。評分後，根據結果繪製了一張圖表。

結果繪製在圖表上。圖表上的每條曲線都代表一張影像。x 軸上的值表示灰度級的數量，y 軸上的值表示每畫素位元數 (k)。

圖表如下所示。

根據該圖表，我們可以看到，第一張人臉影像比其他兩張影像更早地受到輪廓線的影響。第二張攝像師的影像在灰度級降低時，比第一張影像稍晚受到輪廓線的影響。這是因為它比第一張影像包含更多細節。第三張影像在頭兩張影像之後很久才受到輪廓線的影響，即在 4 bpp 之後。這是因為這張影像包含更多細節。

因此，對於更詳細的影像，等偏好曲線變得越來越垂直。這也意味著對於具有大量細節的影像，只需要很少的灰度級。

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