이미지 해석은 디지털 이미지에서 나타날 수 있는 쓸모 없는 시각적인 왜곡입니다. 그들은 수시로 화상 진찰 기계설비에 있는 압축, 전송 과실, 또는 한계에서 유래합니다. 원인과 해결책은 이미지 질 및 명확성을 개량할 것을 도울 수 있습니다 이해합니다.

Image Artifacts의 일반적인 유형

디지털 이미지에 영향을 줄 수있는 몇 가지 일반적인 artifacts가 있습니다.

  • 압축조:]손실 또는 맹금 부위가 손실 압축에 의해 발생했습니다.
  • 컬러 밴딩:컬러의 가시성 전환, 특히 gradients.
  • Noise: 저조도 또는 센서 제한으로 인해 곡물 외관.
  • 앨리싱: 은색이 적어지는 패턴 또는 모레 패턴.

Artifacts를 줄이기위한 실용적인 솔루션

몇몇 기술은 이미지를 artifacts를 mitigate 도울 수 있습니다:

  • 사용 무손실 압축: 이미지 품질을 편집하거나 저장할 때 이미지 품질을 보존하기 위해.
  • Apply dithering: gradients에서 색상 밴딩을 줄이기 위해.
  • Increase resolution: 이미지를 캡처하여 별칭과 소음을 최소화할 수 있습니다.
  • Adjust 카메라 설정: ISO, 셔터 속도, 그리고 이미지 품질을 개선하기 위해 조리.

이미지의 물리학의 밑에 Artifacts

이미지의 해석은 종종 화상 시스템의 물리적 제한에서 시작. 압축 artifacts 결과 데이터 감소 알고리즘에서 정보를 훼손. 소음은 센서 감도와 환경 요인에 의해 발생한다 낮은 빛 같은. 샘플링 속도가 정확하게 높은 주파수 세부 정보를 캡처 할 때 발생, 시각적 왜곡에 선도. 이러한 물리적 원리를 이해하는 것은 적절한 기술을 선택하여 artifacts를 최소화하는 데 도움이됩니다.