Image Digital

Image  Digital  คือ

·                 -   function 2 มิติ (f(x, y)) โดยที่ x และ y คือพิกัดในระนาบ(spatial/plane coordinate) และค่าของf สำหรับ (x, y)ใดๆ คือ ความเข้มแสงหรือค่าระดับเทา (intensity/gray level)

                    - เมื่อ x, y และ f มีค่าแน่นอน และเป็นจำนวนเต็ม เราจะเรียกว่าdigital image
   ภาพดิจิทัล 

                      ภาพดิจิทัล เป็นการแสดงผลภาพในลักษณะสองมิติในหน่วยที่เรียกว่าพิกเซล

ภาพดิจิทัลสามารถนิยามเป็นฟังก์ชันสองมิติ f (x,y)  โดยที่  x และ  y  เป็นพิกัดของภาพ และแอมพลิจูดของ f  ที่พิกัด (x,y) ใดๆภายในภาพคือค่าความเข้มแสงของภาพ (Intensity) ที่ตำแหน่งนั้นๆ และเมื่อ x,y และแอมพลิจูดของ f เป็นค่าจำกัด (Finite value) จึงเรียกรูปภาพนี้ว่าเป็นภาพดิจิทัล (Digital Image) และถ้ากำหนดให้ภาพ f (x,y)  มีขนาด M แถวและ N คอลัมน์ และพิกัดของจุดกำเนิด (Origin) ของภาพคือที่ตำแหน่ง (x,y) = (0,0) แล้ว จะสามารถเขียนสมการให้อยู่ในรูปเมทริกซ์ได้ดังนี้

ค่าแต่ละค่าที่อยู่ในเมทริกซ์จะเรียกว่า พิกเซล (Pixel) โดยตำแหน่ง (0,0) จะอยู่ทางด้านซ้ายมือสุดด้านบนของภาพ การจัดลำดับตำแหน่งของจุดภาพจะเรียงจากซ้ายไปขวาในแต่ละเส้นจุดและจัดลำดับของเส้นจุดจะเรียงจากบนลงล่างการเก็บค่าของความเข้มแสงของภาพ ดิจิทัลลงหน่วยความจำในลักษณะเส้นจุด(raster)นี้จะเรียกภาพบิตแมป (bit-maped image) หรือภาพแรสเตอร์(raster image) แต่ภาพที่จัดเก็บในลักษณะนี้จะมีขนาดใหญ่จึงมีการบีบอัดภาพ(image compression) เพื่อให้ข้อมูลภาพมีขนาดเล็กลง

การสร้างภาพดิจิทัลสามารถสร้างได้จากอุปกรณ์รับภาพเช่น กล้องดิจิทัล(digital cameras) เครื่องกราดภาพ(scanners) เป็นต้น ภาพดิจิทัลยังสามารถสร้างโดยการสังเคราะห์จากสิ่งที่ไม่ใช่ข้อมูลภาพเช่น ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ หรือ แบบจำลองเรขาคณิตแบบสามมิติซึ่งการสร้างภาพลักษณะนี้เป็นส่วนหนึ่งในงานด้านคอมพิวเตอร์กราฟิกส์ (computer graphics)

 Digital Images

  Digital Images เป็นการจับภาพจากสิ่งแวดล้อม หรือ ทำสำเนาภาพจากเอกสารให้อยู่ในรูปแบบของอิเล็กทรอนิกส์ เช่น รูปถ่าย เอกสารที่เขียนด้วยมือ เอกสารพิมพ์ และพิมพ์เขียว เป็นต้น โดย Digital images จะอยู่ในรูปของแผ่นตารางโดยแต่ละช่องจะเป็นส่วนหนึ่งของภาพหรืออักษร เรียกแต่ละจุดหรือช่องนั้นว่า “pixel” แต่ละ pixel จะถูกกำหนดให้มีระดับของความเข้ม (สีดำ สีขาว สีเทาหรือสีอื่นๆ) ซึ่งแสดงให้อยู่ในรูปของ รหัส Binary (0และ 1) แต่ละ pixel ก็จะแทนด้วย Binary digital (“bits”) จะถูกเก็บเป็นลำดับใน computer และโดยทั่วไปจะถูกลดขนาดลงด้วยวิธีการทางคณิตศาสตร์ (บีบอัดให้เล็กลง) แต่ละ bit จะถูกแปลและอ่านโดย computer ให้เป็นแบบ Analog ซึ่งเป็นรูปภาพ หรือ แผ่นพิมพ์

ภาพแบบ 2 สี แสดงให้เห็นแต่ละ Pixel ถูกกำหนดให้มีค่าเป็น 0 แสดงเป็นสีดำ และ 1 แสดงเป็นสีขาว

      Resolution เป็นความสามารถในการปรับระยะการแสดงความละเอียดของภาพ digital ระยะห่างของความถี่ในการแสดงภาพ (ความถี่ในการทำ sampling) จะถูกระบุในรูปของ Resolution ซึ่งหมายถึง dot per inch (dpi) หรือ pixels per inch (ppi) เป็นคำทั่วไปที่ใช้เรียกหรือบ่งบอกว่ามีการแสดงภาพอยู่ที่ระดับ Resolution ที่เท่าไร แต่อยู่ในขอบเขตจำกัด การเพิ่ม ความถี่ในการ sampling ก็เป็นการเพิ่ม resolution ด้วยเช่นกัน

  

Pixel: สามารถที่จะมองเห็นแต่ละ Pixel ได้โดยการขยายภาพที่เป็น Digital

     Pixel Dimension เป็นการวัดขนาดทั้งในทางแนวนอนและแนวตั้งของภาพที่ปรากฏ เป็น Pixel ซึ่งบางครั้งอาจจะถูกกำหนดในรูปของความกว้างและความสูงโดยบอกเป็น dpi สำหรับกล้องDigitalก็มี Pixel Dimensionเหมือกัน การระบุจำนวน pixel แนวตั้งและแนวนอนเสมือนเป็นการระบุ resolution ด้วย (เช่น 2,048 x 3,072) การคำนวณ dpi ทำโดยการแบ่งขนาดของเอกสารเป็นส่วนให้มีขนาดเท่ากันตามแนว

    เช่น เอกสาร 8” x 10” ถูกเก็บความละเอียดที่ 300 dpi (dot per inch) ความหมายคือ pixel dimension เป็น 2400 pixel (8”x 300dpi) ต่อ 3000 pixel (10” x 300 dpi)

     Bit Depth คือ การกำหนดตัวเลขจำนวนของ bit ที่ใช้ระบุแต่ละ pixel ค่า bit ยิ่งมาก ก็จะมีความลำดับชั้นสีมากเช่นกัน ในการใช้แสดงภาพ Digital image อาจจะแสดงได้ทั้ง ขาว ดำ หรือไล่เฉดสี หรือสีอื่นๆ
Bitonal image อยู่ในรูป Pixel ที่แต่ละ Pixel จะมี 1 bit ซึ่งแสดงได้ 2 ระดับสี คือ ขาวและดำ โดยค่า 0 จะเป็นสีดำ และ 1 จะเป็นสีขาว หรืออาจจะตรงกันข้าม
Grayscale image เป็นการเรียงของ pixel ที่ใช้ข้อมูลแบบ multiple bits อยู่ในช่วงระหว่าง 2- 8 bit หรือมากกว่านั้น

     ตัวอย่าง 2-bit image จะมีได้ 4 รูปแบบสี คือ 00 01 10 และ 11 ถ้า 00 คือสีดำ และ 11 คือสีขาว แต่ 01 คือดำเทา และ 10 คือเทาสว่าง bit depth คือ 2 แต่จำนวน tone จะเป็นค่า 22 หรือ 4 ที่ 8 bit = (28) = 256 tone ที่ต่างกันเป็นตัวกำหนดค่า pixel

     Color image แบบทั่วไปนั้นจะมีค่า bit depth อยู่ในช่วง 8 – 24 bit หรือมากกว่า ภาพที่มี 24 bit นั้นคือ bit จะถูกแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม 8 สำหรับสีแดง 8 สำหรับสีเขียว 8 สำหรับสีนำเงิน สีทั้งหมดจะถูกรวมกันเพื่อแสดงสีอื่นๆ
24-bit image สามารถแสดงค่าสีได้ถึง 16.7 ล้านสี (224) สำหรับ scanner นั้นได้เพิ่ม จำนวน bitในการจับภาพเอกสารเป็น 10 bit หรือมากกว่านั้น เพราะบ่อยครั้งหลังจากจับภาพเอกสารที่ 8 bit จะมี noise รวมเข้าไปด้วย และเพื่อให้ภาพที่ออกนั้นมีความเหมือนใกล้เคียงกับที่มนุษย์ต้องการ

เช่น เอกสาร 8” x 10” ถูกเก็บความละเอียดที่ 300 dpi (dot per inch) ความหมายคือ pixel dimension เป็น 2400 pixel (8”x 300dpi) ต่อ 3000 pixel (10” x 300 dpi)

     Bit Depth คือ การกำหนดตัวเลขจำนวนของ bit ที่ใช้ระบุแต่ละ pixel ค่า bit ยิ่งมาก ก็จะมีความลำดับชั้นสีมากเช่นกัน ในการใช้แสดงภาพ Digital image อาจจะแสดงได้ทั้ง ขาว ดำ หรือไล่เฉดสี หรือสีอื่นๆ
Bitonal image อยู่ในรูป Pixel ที่แต่ละ Pixel จะมี 1 bit ซึ่งแสดงได้ 2 ระดับสี คือ ขาวและดำ โดยค่า 0 จะเป็นสีดำ และ 1 จะเป็นสีขาว หรืออาจจะตรงกันข้าม
Grayscale image เป็นการเรียงของ pixel ที่ใช้ข้อมูลแบบ multiple bits อยู่ในช่วงระหว่าง 2- 8 bit หรือมากกว่านั้น

     ตัวอย่าง 2-bit image จะมีได้ 4 รูปแบบสี คือ 00 01 10 และ 11 ถ้า 00 คือสีดำ และ 11 คือสีขาว แต่ 01 คือดำเทา และ 10 คือเทาสว่าง bit depth คือ 2 แต่จำนวน tone จะเป็นค่า 22 หรือ 4 ที่ 8 bit = (28) = 256 tone ที่ต่างกันเป็นตัวกำหนดค่า pixel

     Color image แบบทั่วไปนั้นจะมีค่า bit depth อยู่ในช่วง 8 – 24 bit หรือมากกว่า ภาพที่มี 24 bit นั้นคือ bit จะถูกแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม 8 สำหรับสีแดง 8 สำหรับสีเขียว 8 สำหรับสีนำเงิน สีทั้งหมดจะถูกรวมกันเพื่อแสดงสีอื่นๆ
24-bit image สามารถแสดงค่าสีได้ถึง 16.7 ล้านสี (224) สำหรับ scanner นั้นได้เพิ่ม จำนวน bitในการจับภาพเอกสารเป็น 10 bit หรือมากกว่านั้น เพราะบ่อยครั้งหลังจากจับภาพเอกสารที่ 8 bit จะมี noise รวมเข้าไปด้วย และเพื่อให้ภาพที่ออกนั้นมีความเหมือนใกล้เคียงกับที่มนุษย์ต้องการ

      Dynamic range : ภาพที่อยู่ด้านบนนั้นมี Dynamic range กว้างแต่จำกัดจำนวนการแสดงของสี ส่วนภาพล่าง มี Dynamic range ที่แคบ แต่มีจำนวนของสีที่มากกว่า

     File size จะถูกคำนวณได้จาก การคูณกันของพื้นผิวของเอกสาร (สูง x กว้าง) ที่ถูกเลือก คูณกับ bit depth และdpi2 เนื่องจาก ขนาดของ file ภาพนั้นจะต้องถูกแสดงในรูปของ byte ที่ซึ่งก็คือ 8 bits ดังนั้นจึงต้องหารด้วย 8

สูตร 1 สำหรับคำนวณหาขนาด File
ขนาด file = (height x width x bit depth x dpi2) / 8

      ตัวอย่าง เช่น ภาพที่ได้มาจากกล้อง Digital มีขนาด 24 bit โดยมีจำนวน pixel dimension 2,048 x 3,072 ดังนั้นขนาด file จะเท่ากับ (2,048 x 3,072 x 24)/ 8 หรือมีค่าเท่ากับ 18,874,368 byte

สูตร 2 สำหรับคำนวณหาขนาด File
ขนาด file = (pixel dimensions x bit depth) / 8

     File size naming convention : ด้วยเหตุที่ว่า file ภาพ digital ส่วนมากมีขนาดใหญ่มาก จำนวน byte จึงเป็นหน่วยที่ถูกนำมาใช้เพื่อแสดงจำนวนค่า ที่เพิ่มตั้งแต่ 210 ขึ้นไป
1 Kilobyte (KB) = 1,024 bytes
1 Megabyte (MB) = 1,024 KB
1 Gigabyte (GB) = 1,024 MB
1 Terabyte (TB) = 1,024 GB

     Compression ถูกใช้ในการลดขนาด file เพื่อใช้เก็บ ประมวลผล และ ส่งข้อมูล ขนาด file สำหรับภาพ digital มีขนาดค่อนข้างใหญ่ ซึ่งสิ้นเปลืองในการคำนวณของระบบคอมพิวเตอร์และส่งผลให้ลดความสามารถของระบบ Network ในขณะส่งถ่าย file การบีบอัดโดยการย่อ code binary ก็เป็นทางเลือกหนึ่ง แต่การบีบอัดข้อมูลนั้นควรใช้รูปแบบที่เป็นมาตรฐานเดียวกันทั้งหมด ไม่ควรใช้รูปแบบที่เฉพาะที่ไม่ได้มาตรฐาน เพราะเมื่อนานไป file ที่ถูก บีบอัดแบบไม่ได้มาตรฐานจะเกิดปัญหาการสูญเสียคุณภาพหลังจากทำการแตก file ออกมาใช้งาน

     การบีบ File นั้นจะต้องเน้นเรื่องการสูญเสียของคุณภาพ file ให้น้อยที่สุด เช่นมาตรฐาน ITU-T.6 นั้นเป็นการบีบอัดโดยการย่อ code binary โดยไม่มีการสูญเสียหรือตัดทิ้งส่วนใดๆเลย ดังนั้นเมื่อทำการแตก file จะได้จำนวน bit ที่ยังคงเหมือนต้นฉบับทุกประการ ตัวอย่าง ชนิดของการบีบอัดที่รู้จักกันดี คือ JPEG เป็นมาตรฐานการบีบอัดหนึ่งที่มีการตัดลดบางส่วนที่มีความสำคัญน้อยและเหลือส่วนที่ยอมรับได้ นั้นก็หมายความว่าภาพที่ออกมานั้นยากที่จะจับผิด

ภาพตัวอย่างมีการบีบอัดที่ต่างกัน แต่เมื่อขยายภาพ(ด้านซ้าย) แทบไม่เห็นข้อแตกต่างกันเลย

     File Format ประกอบด้วยจำนวน bit ของภาพ และ ส่วนที่เป็นตัวระบุว่าให้ทราบว่าจะอ่านและแปลจาก file ได้อย่างไร file format จะเปลี่ยนไปตาม Resolution, bit-depth, จำนวนสี, และ ลักษณะการบีบอัด 

          การประมวลผลภาพ (อังกฤษ: image processing) คือ เป็นการประยุกต์ใช้งานการประมวลผลสัญญาณบนสัญญาณ 2 มิติ เช่น ภาพนิ่ง (ภาพถ่าย) หรือภาพวีดิทัศน์ (วิดีโอ) และยังรวมถึงสัญญาณ 2 มิติอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ภาพด้วย

แนวความคิดและเทคนิค ในการประมวลผลสัญญาณ สำหรับสัญญาณ 1 มิตินั้น สามารถปรับมาใช้กับภาพได้ไม่ยาก แต่นอกเหนือจาก เทคนิคจากการประมวลผลสัญญาณแล้ว การประมวลผลภาพก็มีเทคนิคและแนวความคิดที่เฉพาะ (เช่น connectivity และ rotation invariance) ซึ่งจะมีความหมายกับสัญญาณ 2 มิติเท่านั้น แต่อย่างไรก็ตามเทคนิคบางอย่าง จากการประมวลผลสัญญาณใน 1 มิติ จะค่อนข้างซับซ้อนเมื่อนำมาใช้กับ 2 มิติ

เมื่อหลายสิบปีมาแล้ว การประมวลผลภาพนั้น จะอยู่ในรูปของการประมวลผลสัญญาณแอนะล็อก (analog) โดยใช้อุปกรณ์ปรับแต่งแสง (optics) ซึ่งวิธีเหล่านั้นก็ไม่ได้หายสาบสูญ หรือเลิกใช้ไป ยังมีใช้เป็นส่วนสำคัญ สำหรับการประยุกต์ใช้งานบางอย่าง เช่น ฮอโลกราฟี (holography) แต่เนื่องจากอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน ราคาถูกลง และเร็วขึ้นมาก การประมวลผลภาพดิจิทัล (digital image processing) จึงได้รับความนิยมมากกว่า เพราะการประมวลผลที่ทำได้ซับซ้อนขึ้น แม่นยำ และง่ายในการลงมือปฏิบัติ

การประมวลผลภาพดิจิทัล (อังกฤษ: digital image processing) เป็นสาขาที่กล่าวถึงเทคนิคและขั้นตอนวิธีต่างๆ ที่ใช้การประมวลผลภาพที่อยู่ในรูปแบบดิจิทัล (ภาพดิจิทัล)

ภาพในที่นี้ รวมความหมายถึงสัญญาณดิจิทัลใน 2 มิติอื่นๆ โดยทั่วไปคำนี้เมื่อใช้อย่างกว้างๆ จะครอบคลุมถึงสัญญาณวิดีโอ (video) หรือภาพเคลื่อนไหว ซึ่งจะเป็นชุดของภาพนิ่ง เรียกว่า เฟรม (frame) หลายๆภาพต่อกันไปตามเวลา

วิดีโอสตรีม (video stream)

ซึ่งก็คือสัญญาณ 3 มิติ เมื่อนับเวลาเป็นมิติที่ 3 หรือ อาจจะครอบคลุมถึงสัญญาณ 3 มิติอื่นๆ เช่น ภาพ 3 มิติทางการแพทย์ หรือ อาจจะมากกว่านั้น เช่น ภาพ 3 มิติ และ หลายชนิด (multimodal image)

ภาพเชิงดิจิตอล (Digital Image)

ภาพขาวดำ (Black and White Image)

                สมาชิกในกลุ่ม

นางสาววิชุดา             นาใจดี  เลขที่  13

นางสาวสกุลรัตน์      สากุล    เลขที่  14

นางสาวสุทธิดา         ทิมี       เลขที่  17

นายบุญฤทธิ์              กาขัน   เลขที่  23

                     สบค. 2/4