비트 플레인

Bit plane
그레이스케일 이미지의 8비트 평면(왼쪽)원본 이미지는 픽셀당 8비트를 사용하기 때문에 8비트입니다.

디지털 이산 신호(화상 또는 음성 등)의 비트플레인은 [1]신호를 나타내는 각 2진수에서의 특정 비트위치에 대응하는 비트세트이다.

예를 들어 16비트 데이터 표현에는 16비트 플레인이 있습니다.첫 번째 비트플레인은 최상위 비트세트를 포함하고 16번째 비트에는 최하위 비트를 포함합니다.

첫 번째 비트 플레인이 매체의 값의 가장 거칠지만 가장 중요한 근사치를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.또, 비트 플레인의 수가 많을수록, 최종 스테이지에의 기여는 작아집니다.따라서 비트 플레인을 추가하면 더 나은 근사치를 얻을 수 있습니다.

m비트 데이터 집합의 n번째 비트 플레인의 비트가 1로 설정되어 있으면 값이 2가m−n 되고 그렇지 않으면 아무것도 기여하지 않습니다.따라서 비트 플레인은 이전 비트플레인 값의 절반을 차지할 수 있습니다.예를 들어 8비트 값 10110101(10진수 181)에서는 비트플레인은 다음과 같이 동작합니다.

비트 플레인 가치 투고 누적합계
첫 번째 1 17 × 2 = 128 128
두 번째 0 0 × 26 = 0 128
세 번째 1 15 × 2 = 32 160
넷째 1 14 × 2 = 16 176
다섯 번째 0 0 × 23 = 0 176
여섯 번째 1 12 × 2 = 4 180
일곱 번째 0 0 × 21 = 0 180
여덟 번째 1 10 × 2 = 1 181

비트플레인은 비트맵의 동의어로 사용되는 경우가 있지만, 엄밀히 말하면 전자는 메모리 내의 데이터 위치를 가리키며 후자는 [2]데이터 자체를 가리킵니다.

비트 플레인을 사용하는 경우의1가지 측면은 비트플레인이 랜덤노이즈인지 중요한 정보를 포함하고 있는지를 판별하는 것입니다.

이를 계산하는 한 가지 방법은 각 픽셀(X, Y)을 인접한 3개의 픽셀(X - 1, Y), (X, Y - 1) (X - 1, Y - 1)과 비교하는 것입니다.인접한 3개의 픽셀 중 적어도2개의 픽셀과 같은 경우는 노이즈가 아닙니다.노이즈가 많은 비트플레인은 49% ~51%의 픽셀로 [3]노이즈가 발생합니다.

적용들

미디어 파일 형식

예를 들어 PCM 사운드 부호화에서 샘플의 첫 번째 비트는 함수의 부호를 나타내거나 다시 말해 전체 진폭값 범위의 절반을 정의하고 마지막 비트는 정확한 값을 정의한다.유의한 비트를 교환하면 유의하지 않은 비트를 교환하는 것보다 왜곡이 커집니다.비트 플레인을 사용하는 손실 미디어 압축에서는 덜 중요한 비트플레인 인코딩이 자유로워지고 더 중요한 비트플레인 [4]보존이 더욱 중요합니다.

위의 그림에서 알 수 있듯이 초기 비트플레인, 특히 첫 번째 비트플레인에는 일정한 비트런이 있을 수 있기 때문에 런렝스 부호화에 의해 효율적으로 부호화할 수 있습니다.예를 들어 프로그레시브 그래픽스 파일이미지 포맷으로 (트랜스폼도메인에서) 실행됩니다.

비트맵 표시

일부 컴퓨터에서는 EGA 그래픽 카드, AmigaAtari ST를 탑재한 PC와 같은 비트 플레인 형식으로 그래픽을 표시하여 일반적인 패키지 형식과 대조하였습니다.이것에 의해, 비트 조작(특히 블리터 칩에 의한)과 시차 스크롤 효과를 사용해 특정 클래스의 화상 조작을 실행할 수 있게 되었습니다.

비디오 모션 추정

일부 모션 추정 알고리즘은 비트 평면을 사용하여 수행할 수 있습니다(예: 돌출 에지 피쳐를 이진 [5]값으로 변환하는 필터 적용 후).이것은 때때로 최소한의 계산 비용으로 상관 연산을 위한 충분한 근사치를 제공할 수 있습니다.이는 공간 정보가 실제 값보다 더 중요하다는 관찰에 의존합니다.컨볼루션은 비트 시프트 및 팝카운트 조작으로 축소하거나 전용 하드웨어로 실행할 수 있습니다.

뉴럴 네트

비트플레인 형식은 영상을 Spiking Neural Network에 전달하거나 Neural Network/[6]Convolution Neural Network에 대한 고정밀 근사치에 사용할 수 있습니다.

프로그램

많은 이미지 처리 패키지가 이미지를 비트플레인으로 분할할 수 있습니다.Netpbm의 Pamarith나 ImageMagick의 Convert 등의 오픈소스 툴을 사용하여 비트플레인 생성을 할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "Bit Plane". PC Magazine. Retrieved 2007-05-02.
  2. ^ "Bit Plane". FOLDOC. Retrieved 2007-05-02.
  3. ^ Strutz, Tilo (2001). "Fast Noise Suppression for Lossless Image Coding". Proceedings of Picture Coding Symposium (PCS'2001), Seoul, Korea. Retrieved 2008-01-15.
  4. ^ Cho, Chuan-Yu; Chen, Hong-Sheng; Wang, Jia-Shung (July 2006). "Smooth Quality Streaming With Bit-Plane Labelling". Visual Communications and Image Processing (abstract). Visual Communications and Image Processing 2005. The International Society for Optical Engineering. 5690: 2184–2195. Bibcode:2005SPIE.5960.2184C. doi:10.1117/12.633501. S2CID 62549171.
  5. ^ "bitlane motion estimation". CiteSeerX 10.1.1.16.1755. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  6. ^ Rastegari, Mohammad; Ordonez, Vicente; Redmon, Joseph; Farhadi, Ali (2016). "xnor net". arXiv:1603.05279 [cs.CV].