Image Əsasları və Təsviri
Rəqəmsal Şəkil Nədir?
Rəqəmsal şəkil (digital image) diskret pixel dəyərlərinin iki ölçülü massividir. Hər pixel şəklin kiçik bir nöqtəsini təmsil edir və müəyyən rəng və ya intensivlik dəyərinə malikdir.
Əsas Konsepsiyalar:
- Pixel - Şəklin ən kiçik elementi (picture element)
- Resolution - Şəkildəki pixel sayı (məsələn, 1920x1080)
- Bit depth - Hər pixel üçün istifadə olunan bit sayı
- Aspect ratio - En və hündürlük nisbəti
Şəkil Koordinat Sistemi
Koordinat sisteminin xüsusiyyətləri:
- Origin (0,0) sol yuxarı küncdədir
- X oxu sağa doğru artır (0-dan Width-1-ə qədər)
- Y oxu aşağı doğru artır (0-dan Height-1-ə qədər)
- Hər pixel I(x,y) ilə təmsil olunur
Şəkil Növləri
1. Binary Image
Binary (ikili) şəkillər yalnız 2 dəyər alır: 0 (qara) və 1 (ağ).
Xüsusiyyətlər:
- 1 bit per pixel
- Yaddaş səmərəli
- Text recognition, document scanning üçün istifadə olunur
2. Grayscale Image
Grayscale şəkillər boz tonların müxtəlif səviyyələrini təmsil edir.
Xüsusiyyətlər:
- 8 bit per pixel (0-255 arası dəyərlər)
- 256 müxtəlif intensivlik səviyyəsi
- 0 = Qara, 255 = Ağ
- Medical imaging, scientific analysis üçün istifadə olunur
I(x,y) = intensity value
0 ≤ I(x,y) ≤ 255
3. Color Image (RGB)
RGB şəkillər üç kanal (Red, Green, Blue) istifadə edərək rəngli təsvir yaradır.
Xüsusiyyətlər:
- 24 bit per pixel (hər kanal üçün 8 bit)
- 16.7 milyon fərqli rəng (256³)
- Hər pixel üç dəyərlə təmsil olunur: I(x,y) = [R, G, B]
4. Alpha Channel
Alpha channel şəffaflığı təmsil edir (RGBA formatı).
Xüsusiyyətlər:
- 32 bit per pixel
- Alpha: 0 (tam şəffaf) - 255 (tam qeyri-şəffaf)
- Graphics, compositing, overlay əməliyyatları üçün istifadə olunur
Image Resolution və Quality
Spatial Resolution
Spatial resolution şəklin vahid sahə üzərindəki pixel sayını göstərir.
Ölçü vahidləri:
- Pixels - Ümumi pixel sayı (məsələn, 1920x1080 = 2,073,600 pixels)
- DPI/PPI - Dots/Pixels Per Inch (print quality üçün)
- Megapixels - Milyon pixel (məsələn, 12MP camera)
Intensity Resolution (Bit Depth)
Intensity resolution hər pixel üçün istifadə olunan bit sayını göstərir.
| Bit Depth | Səviyyə sayı | İstifadə sahəsi |
|---|---|---|
| 1 bit | 2 | Binary images |
| 8 bit | 256 | Grayscale, hər RGB kanal |
| 16 bit | 65,536 | Medical imaging, HDR |
| 32 bit | 4.3 milyar | Scientific imaging, floating-point |
Image Representation in Memory
Row-major Order
Ən geniş istifadə olunan yaddaş təşkili metodudur.
Formula:
Memory index = y × Width + x
Misal:
Image: 640×480
Pixel (10, 20) üçün index = 20 × 640 + 10 = 12,810
Multi-channel Representation
RGB şəkillər üç fərqli şəkildə saxlanıla bilər:
1. Interleaved (Packed):
R₀G₀B₀ R₁G₁B₁ R₂G₂B₂ ...
- Memory-də ardıcıl olaraq saxlanır
- Display üçün effektiv
2. Planar:
R₀R₁R₂...R_n G₀G₁G₂...G_n B₀B₁B₂...B_n
- Hər kanal ayrıca saxlanır
- Processing üçün effektiv
- SIMD operations üçün optimal
Histogram
Histogram şəkildəki intensivlik dəyərlərinin paylanmasını göstərən qrafıkdir.
Tətbiq sahələri:
- Image quality assessment
- Contrast enhancement
- Thresholding
- Image segmentation
Histogram hesablama:
h(i) = Intensivlik dəyəri i olan pixel sayı
0 ≤ i ≤ 255 (8-bit grayscale üçün)
Normalize histogram:
p(i) = h(i) / (Width × Height)
Yaddaş Hesablaması
Grayscale image:
Memory = Width × Height × 1 byte
Misal: 1920×1080 = 2,073,600 bytes ≈ 2 MB
RGB image:
Memory = Width × Height × 3 bytes
Misal: 1920×1080×3 = 6,220,800 bytes ≈ 6 MB
RGBA image:
Memory = Width × Height × 4 bytes
Misal: 1920×1080×4 = 8,294,400 bytes ≈ 8 MB
File Format vs Image Representation
File formatları:
- Lossless: PNG, BMP, TIFF (orijinal məlumat saxlanır)
- Lossy: JPEG, WebP (compression ilə keyfiyyət itkisi)
- Raw: Camera raw formatları (minimal processing)
Practical Considerations
Memory vs Storage:
- Yaddaşda: Şəkil həmişə uncompressed pixel array kimi saxlanır
- Disk-də: Compressed format (JPEG, PNG) istifadə edilir
- Load zamanı decompression tələb olunur
Performance:
- Cache locality üçün row-major order effektivdir
- SIMD operations üçün planar format daha yaxşıdır
- Multi-threading üçün şəkil tile-lara bölünə bilər
Misal: Python/NumPy:
import numpy as np
# Grayscale image yaradılması
gray_image = np.zeros((480, 640), dtype=np.uint8)
# RGB image yaradılması
rgb_image = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)
# Shape: (height, width, channels)
print(rgb_image.shape) # (480, 640, 3)
Əsas Nəticələr
- Pixel - Şəklin fundamental elementi
- Resolution - Keyfiyyəti müəyyən edir
- Bit depth - Rəng/intensivlik diapazonunu təyin edir
- Koordinat sistemi - Sol yuxarıdan başlayır (0,0)
- Memory layout - Row-major order standard metoddur
- Histogram - İntensivlik paylanmasını göstərir
- File format ≠ Memory representation - Decompression tələb olunur