2. Agenda
Image Generation
Pixels, Components, and Channels
Spatial Resolution
Bit Depth
Normalized Values
Beyond Black and White
Floating-point and High Dynamic Range Imagery (HDRI)
2
8. Spatial Resolution
해상도 : 이미지의 픽셀 개수
– 가로 500 pixel 세로 500 pixel 으로 된 사각형 이미지 = 250,000 해상도의 픽셀
미디어에 따른 해상도
– 웹페이지 : 몇 백 Pixel
– 표준 규격 방송용 비디오 : 700 X 500 Pixel
– 극장 영화 : 가로 2000 Pixel
– 인쇄 산업 : 가장 높은 해상도
• 내셔널 지오그래픽 : 적어도 4000 X 3000 Pixel
– Full HD 1080P : 1920X1080
8
9. Bit Depth
Bit 수로 데이터의 정밀도를 판단
24bit 이미지 : 일반적인 이미지(R, G, B : 채널 당 8 Bit)
– 채널당 8 Bit : 1 Components = 256 (28)
– 256 X 256 X 256 = 16,777,216 컬러 표현 가능
– 극장영화 : 채널당 16Bit
9
10. Bit Depth
채널당 8bit 채널당 4Bit 채널당 3bit
“Banding” , “Contouring”, “ Posterization”
“Quantization Artifact”
“디지털 합성을 하여도 Visual Artifact가
일어나지 않게 충분한 데이터가 필요”
10
11. Normalized Values
서로 다른 Bit Depth를 가진 이미지를 0과 1사이의 범위에서 부동소수점의
수로 평균화 한 것
8 bit 이미지의 픽셀 1개
(1.0, 0.39, 0)
RGB(255,100,0) Normalize
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30. Beyond Black and White
“Blur는 주변 픽셀의 평균값”
Non HDR 이미지는 최대 White 값은 = 1.0
인근 픽셀 평균값은 <=1.0이므로 화이트 영역이 줄어듬
BUT
HDR 이미지는 최대 White 값 >= 1.0
White 세기가 강할수록 픽셀 평균값이 1.0보다
크거나 같은 영역이 늘어남
30
35. Floating-point and High Dynamic Range Imagery (HDRI)
HDRI
– 일반적으로 허용하는 것보다 훨씬 높은 다이나믹 레인지를 가진 32비트 부동소수점 이미지
다이나믹 레인지 = 컨트라스트 비
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36. Floating-point and High Dynamic Range Imagery (HDRI)
HDRI
– 일반적으로 여러 가지 노출조건으로 촬영한 32 bit 이미지를 10여 개 정도 조합하여 만듬
–4 stops –2 stops +2 stops +4 stops
Simple contrast Local tone mapping
reduction
36
37. Chapter 3 Part : 2
The Digital Representation of Visual Information
시각적 정보에 대한 디지털 표현
38. Agenda
The HSV Color Representation
The YUV Color Representation
Digital Image File Formats
File Format Features
Vendor-specific File Format Implementations
Compression
Choosing a File Format
Nonlinear Color Encoding
38
39. The HSV Color Representation
Hue(색상)
Saturation(채도)
Brightness/Value(명도)
39
50. The YUV Color Representation
Luminance Chrominance
50
51. The YUV Color Representation
2
4
2
Luminance
Chrominance
51
52. The YUV Color Representation
“색상에는
둔감하고
밝기에는 민감한 사람의
눈의 특성을 이용”
52
53. The YUV Color Representation
RGB <–> YUV 변환
Y = 0.3R + 0.59G + 0.11B R = Y + 0.956U + 0.621V
U = (B-Y) x 0.493 G = Y + 0.272U + 0.647V
V = (R-Y) x 0.877 B = Y + 1.1061U + 1.703V
주로 TV(PAL방식)에 사용되는 색 표현방식(압축에 용이)
NTSC = YIQ
53
54. Image Input Devices
Flatbed Scanners
Film Scanner
Video Camera 등
데이터 양의 증가로 압축이 필요함
데이터를 잘라내어 여러 공간에 나누어 담아야함
원본 소스 보관에 유의해야함
54
55. File Format Features
Variable Bit Depth
Different Spatial Resolutions
Compression
Comment Information in a Header
Additional Image Channels
호환성 문제등으로 보편적인 포맷을 사용
예) 서로 호환되지 않는 여러 TIFF 포맷
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76. Compression
“색상에는
둔감하고
밝기에는 민감한 사람의
눈의 특성을 이용”
Y는 칼라 component 의 밝기(luminance),
U와 V채널은 chrominance(색차) 값을 표현
76
77. Compression
4:1:1 compression
– 통상 비디오 신호가 콤포넌트 디지털화 할때의 샘플링은 휘도신호(Luminance Signal -> Y)와
두 개의 색도신호 (Chrominance Signal -> R-Y, B-Y)를 대상으로 하는데, 4:1:1 이란 값은 휘도
(Y)의 값이 4번 샘플링 될 때 색도의 값(R-Y, B-Y) 두가지가 각각 1번씩 샘플링되는 것의 비율
을 용어화 한 것입니다.
4:2:2 compression
– 4:2:2 란 값은 휘도(Y)의 값이 4번 샘플링될 때 색도의 값(R-Y, B-Y) 두 가지가 각각 2번씩 샘플
링되는 것의 비율을 용어화 한 것입니다. 색도의 해상도 또는 색도의 데이터 양이 위의 4:1:1
이나 4:2:0 보다 2배가 됩니다. 이것은 크로마키와 같은 다양한 종류의 키 작업이나 많은 레이
어를 이용한 합성과정이 존재하는 포스트 프로덕션(전문 합성 편집실)에서는 매우 중요한 요
소입니다. JVC의 D9나 Sony의 Digital Betacam, Panasonic의 DVCPRO 50 또는 MPEG2 422
P@ML등의 포맷이 4:2:2
4:4:4 compression
– 4:4:4 란 값은 휘도(Y)의 값과 두 가지 색도의 값(R-Y, B-Y)이 동일한 비율로 샘플링된 것을 의
미합니다. 아주 고급의 특별한 합성장비에서나 쓰이는 포맷입니다
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83. Nonlinear Color Encoding(Gamma)
“Gamma의 유래”
19세기의 오래된 사진사들은 받아들인 이미지의 광학 밀도(optical density)
가 필름의 노출 정도와는 비례하지 않는다는 것을 발견했다.
반면에, 노출 정도를 더블링 하면, 두 배만큼은 어두워지지(혹은 밝아지지) 않
는 다는 것을 발견했다.
받는 광학 노출에 비해서 그림으로 보이는 부분이 논리니어한 파워 관계에 있
는 것을 사진사들은 감마라고 불렀다. 감마 밸류가 1.0값에서 달라질수록, 더
욱 현상은 논리니어해진다.
따라서, 사진사들의 감마는 받는 빛의 밀도와 노출 정도간의 논리니어한 파워
관계이다.
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84. Nonlinear Color Encoding(Gamma)
CRT시스템에서 논리니어하게 균형을 잡거나,
인식 영역 안의 그래픽 정보를 감마-인코딩 하는데 필요
두 개의 역 논리니어 커브는 리니어 아웃풋을 만들고,
결과적으로 스크린 디스플레이에 정확한 그라데이션을 표현
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