Pixel

Pixel

픽셀은 디지털 이미지와 디스플레이를 구성하는 최소단위, Picture element의 약자다. 컴퓨터에서 이미지를 확대해보면, 아주 작은 네모와 그에 할당되어있는 색이 채워져있는걸 확인 할 수 있다. 각 픽셀은 8bit으로 표현 가능한 0 ~ 255 값을 갖는다.

이미지 자료는 보통 이러한 픽셀값의 집합으로 표현된다. 또한 이미지는 2차원의 모양이므로, 그에따라 하나의 2차원 행렬과 같은 모양이 digital image로 사용된다. 별다른 명시가 없다면 각 픽셀은 검정(0)부터 하얀색(255)사이의 값으로 무채색 이미지를 표현한다. 

Color

만약 색을 지정한 뒤 픽셀값을 준다면, 해당 색의 강도가 픽셀값에 따라 할당된다. 때문에 일반적으로 색을 표현하기 위해 픽셀당 여러 색의 값을 주고 섞으면 된다. 그렇다면, 보통 얼마나 많은 색이 사용될까? 딱 세가지가 있으면 된다. Red, Green, Blue (RGB) 3원색을 적절히 조정하여 섞으면 거의 모든 색을 표현할 수 있기때문이다. 각각의 색에 따라 다른 "채널"을 갖게 되며, 아래와 같이 RGB 채널의 적절한 pixel 값의 조화를 통해 색이 있는 이미지를 표현한다.

 

이에따라, 일반적으로 색이 있는 이미지는 # of row pixels $\times$ # of column pixels $\times$ # of channels(3) 이런 모양의 차원을 갖으며, 여러 라이브러리에서 이런식으로 이미지를 읽을 수 있도록 구현해 놓는다. 그렇지 않은 경우에는 차원을 작업환경에 따라 맞추어야 하는데, 파이썬으로 하는 방법을 아래에 정리해두었다.

https://jaehong-data.tistory.com/65

Resolution

해상도는 종이나 스크린 등에 표현된 그림이나 글씨 따위가 표현된 섬세함의 정도이며, 디지털 이미지에서는 픽셀의 수가 많이 사용될수록 해상도는 높아진다. 많은 픽셀일수록 섬세한 표현이 가능해지며, 부드러운 실제의 이미지와 비슷하게 느끼게 된다. 반대로 너무 적은 픽셀을 사용하면, 표현력에 한계가 있어 거칠게 심지어는 무슨 객체인지 알아보기 쉽지 않게 보인다. 구분구적법과 비슷해보임!

가장 왼쪽의 128*128 픽셀부터, 오른쪽의 2*2 픽셀까지의 같은 객체를 표현한 디지털 이미지.

References

wiki

https://neubias.github.io/training-resources/pixels/

Digital image basics – Image Analysis Training Resources

https://www.researchgate.net/figure/RGB-color-values-of-some-pixels-in-Lenas-image_fig1_318833507

https://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_EN/SEM4HR3Z2OF_2.html

ESA - Eduspace EN - Home - The information contained in an image - printer version

https://www.wildlifeinpixels.net/blog/pixel-resolution/

Pixel Resolution - Andy Astburys' Photography Blog