비트 플레인
Bit plane디지털 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) 및 (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, Amiga 및 Atari 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
- ^ "Bit Plane". PC Magazine. Retrieved 2007-05-02.
- ^ "Bit Plane". FOLDOC. Retrieved 2007-05-02.
- ^ Strutz, Tilo (2001). "Fast Noise Suppression for Lossless Image Coding". Proceedings of Picture Coding Symposium (PCS'2001), Seoul, Korea. Retrieved 2008-01-15.
- ^ 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.
- ^ "bitlane motion estimation". CiteSeerX 10.1.1.16.1755.
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:Cite 저널 요구 사항journal=
(도움말) - ^ Rastegari, Mohammad; Ordonez, Vicente; Redmon, Joseph; Farhadi, Ali (2016). "xnor net". arXiv:1603.05279 [cs.CV].