공간 및 밝기 해상도

 직관적으로, 공간 해상도는 영상에서의 식별 가능한 갖아 작은 디테일의 척도이다. 정량적으로 공간 해상도는 다양한 방법으로 기술될 수 있느넫, 그 중 단위거리당 선 쌍 수, 단위 거리당 점(화소) 수 등이 가장 보편적인 척도이다. 각각의 폭이 W 유닛(W는 1보다 작을 수 있다)인 흑색과 백색이 번갈아 나오는 수직 선들을 갖는 차트를 만든다고 하자. 따라서 선 쌍의 폭은 2W이며, 단위 거리당 1/2W개의 선 쌍이 있다. 예를 들면 만일 어떤 선의 폭이 0.1 mm 라면, 단위 거리(mm) 당 5개의 선쌍이 있다. 널리 사용되는 영상 해상도의 정의는 단위 거리당 최대 구분 가능 선 쌍 수이다.(예: mm당 100개의 선 쌍). 단위 거리당 점 수는 인쇄나 출판 산업에서 많이 쓰이는 영상 해상도 척도이다. 미국에서는 이 척도가 보통 인치당 점 수 (dpi)로 표현된다. 품질에 관한 개념을 제공하자면, 신문은 75 dpi, 잡지는 133 dpi, 광택 소책자는 175 dpi, 대부분의 책들은 2400 dpi 해상로 인쇄되어 있다.

 

앞 문단의 요점은 공간 해상도의 척도가 의미가 있으려면 공간 단위에 관해 기술되어야 한다는 것이다. 영상 크기 자체는 충분하지 않다. 예를 들어, 영상이 1024 × 1024 화소의 해상도를 가진다고 말하는 것은 영상에 의해 포함된 공간 치수를 기술하지 않는 한 무의미한 표현법이다. 크기 자체는 영상화 능력 간의 비교에만 도움이 된다. 예를 들어, 20M 화소 CCD 영상화 칩을 가진 디지털 카메라는 8M 화소 카메라보다, 두 카메라가 비슷한 렌즈를 채택하고 있고 비교 영상들이 같은 거리에서 촬영되ᄋᅠᆻ다면, 디테일을 해상하는 능력이 더 좋을 것으로 기대된다.

 

 

비슷하게 밝기 해상도는 밝기 레벨에서의 식별 가능한 가장 작은 변화를 가리킨다. 우리는 디지털 영상을 생성하는 데 사용된 샘플 수에 관해서는 상당한 분별력을 갖고 있으나, 밝기 레벨 수에 관해서는 그렇지 않다. 앞 게시글에서 언급되었듯이, 하드웨어 이유 때문에, 밝기 레벨 수는 일반적으로 2의 정수 거듭제곱이다. 가장 흔한 숫자는 8 비트이며, 16 비트가 특정 밝기 범위의 개선이 필요한 일부 응용에서 사용되고 있다. 32 비트를 이용한 밝기 양자화는 드물다. 때때로 10 또는 12 비트를 사용해서 영상의 밝기 레벨을 디지털화할 수도 있으나, 이것은 관례가 아닌 예외다. 의임를 갖기 위해 단위 거리 원칙에 기반해야 하는 공간 해상도와 달리, 흔히들 밝기를 양자화하는 데 사용된 비트 수를 밝기 해상도라고 부르낟. 예를 들면, 밝기가 256개의 레벨로 양자화된 영상은 8비트의 밝기 해상도를 가진다고 흔히 말한다. 밝기에서의 진짜로 구별 가능한 변화가 노이즈와 포화 값들뿐만 아니라 인간 인지 능력에 의해서도 영향을 받기 때문에 영상이 8비트의 밝기 해상도를 가진다고 말하는 것은 밝기 진폭의 1/256 유닛인 고정된 증분으로 밝기를 양자화하는 8비트 시스템의 능력에 관한 표현일 뿐이다.