غالبًا ما يقال أنه كلما زادت دقة الشاشة ، كانت جودة الصورة أفضل. حسنًا ، إذا كنت حقيرًا جدًا في هذا الأمر وإذا تحدثوا إليك عن القرارات ، فهذا يبدو وكأنه لغة غير معروفة بالنسبة لك ، فلا داعي للقلق. بما أننا سنعلمك العلاقة بين جودة الصورة والدقة من شاشتك.
السوق مليء بالشاشات من جميع الأنواع التي يتم الترويج لها بدقة مختلفة وكلما زادت الدقة ، كانت جودة الصورة أفضل. يعرف معظم قرائنا جيدًا ماهية البكسل وعلاقته بجودة الصورة. ومع ذلك ، فقد قررنا تبسيطه بحيث يمكن لمن هم أقل خبرة في الموضوع أن يكونوا واضحين بشأن هذا المفهوم الأساسي.
عدد البكسل وجودة الصورة مرتبطان.
يتم تمثيل الصور التي نراها على شاشات أجهزة الكمبيوتر لدينا اليوم على شاشات مكونة من ملايين النقاط التي نسميها بكسل. يتكون كل واحد منهم من أضواء صغيرة جدًا حيث يمثل كل واحد منهم لونًا من طيف RGB ، بحيث يتم إنشاء الألوان عند دمجها. ثم لدينا الإنارة ، وهي كثافة الضوء لكل لون ويمكن أن تأتي من الأضواء نفسها أو من خلال لوحة منفصلة.
من ناحية الكمبيوتر ، نطلق على كل صورة تظهر على الشاشة إطارًا أو إطارًا ، ومن حيث الذاكرة ، فإن ما يتم تخزينه بطريقة منظمة هو قيمة اللون والسطوع مجتمعة في معلومات واحدة وبطريقة منظمة. أي من البكسل الأول الموجود في أعلى اليسار إلى آخر بكسل في أسفل اليمين. يتم تمرير هذه المعلومات عشرات المرات في الثانية إلى الشاشة أو التلفزيون ، وكل ذلك باستخدام واجهة فيديو مثل DisplayPort أو HDMI وباستخدام برنامج تشغيل شاشة بطاقة الرسومات لذلك.
لذلك ، فإن البكسل هو الحد الأدنى لقيمة المعلومات للصورة ، ولا يمكن أن تكون هناك صورة ذات دقة أقل من بكسل واحد ، كما أن وجود عدد أقل من البكسل يعني أيضًا وجود معلومات أقل في الصورة. لذا فمن المنطقي إذا كانت لدينا صورة ذات دقة أقل ، فستتأثر جودة الصورة.
ماذا يحدث إذا قللنا حجم الصورة؟
في كثير من الأحيان بسبب نقص المساحة ، اضطررنا إلى قطع دقة الصورة ، كانت النتيجة في كثير من الأحيان أنه في ظل إدراكنا لا يبدو أن الصورة موجودة بفقدان جودة الصورة. ومع ذلك ، هذا هو خداع بصري. نظرًا لأنه اعتمادًا على المسافة من الشاشة وكثافة هذه العناصر على الشاشة ، لا يمكننا معرفة الفرق إذا كان هناك عدد أكبر من وحدات البكسل.
من الناحية الفنية ، تقوم رؤيتنا بتبسيط "وحدات البكسل" ، من أجل تنفيذ عملية تبسيط الصورة بحيث يمكن تمثيلها بعدد أقل من وحدات البكسل. من الواضح أن العملية لا تعمل دائمًا وإذا كانت دقة الشاشة صغيرة جدًا ، فستفقد التفاصيل. العملية؟ حسنًا ، من خلال معادلة رياضية ، يتم أخذ قيم النقاط في كل منطقة من الشاشة في الاعتبار ويتم إنشاء بكسل جديد يحتوي على أقرب المعلومات.
من الواضح مع هذا أننا نحصل على الصورة لتشغل مساحة أقل من الميجابايت في التخزين ، والمشكلة التي واجهتنا هي عملية تدمير المعلومات التي لن يتم استعادتها ، وبالتالي ، من حيث المبدأ ، سيكون من المستحيل إنشاء نفس الصورة بالدقة الأصلية . في أفضل الأحوال ، يمكننا أن نتوقع أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإحداث هلوسة لإصدار أعلى دقة من الصورة ، ولكن اعتمادًا على وجود معلومات كافية للقيام بذلك أو عدم وجودها يمكن أن يؤدي إلى انحرافات أو صور غير دقيقة.
أهمية تنسيقات الملفات
هناك طريقة أخرى لاقتصاص معلومات الصورة واستخدام تنسيقات ملفات الصور ، والتي يمكن أن تكون مع فقدان التفاصيل أو الحفاظ على جودة الصورة الأصلية. المفتاح في كل منهم هو أنه بدلاً من تخزين معلومات اللون لكل بكسل كما هي ، يتم تشفير المعلومات لتكون قادرة على تمثيلها بعدد أقل من وحدات البت وبالتالي جعلها تشغل مساحة أقل. الجانب السلبي هو أن عملية التحويل مطلوبة ، ويتم تنفيذها بواسطة خوارزمية مسؤولة عن إعادة بناء الصورة الأصلية.
ومع ذلك ، ليس هذا هو الحال دائمًا ، وهناك تنسيقات صور مثل JPEG تؤدي في النهاية إلى إنشاء أخطاء أو أخطاء إذا انتهى الأمر بتشفير المعلومات في بضع بتات. بمعنى آخر ، إذا انتهى الأمر بالضغط أكثر من اللازم. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي للصورة أيضًا ، ولكن بطريقة مختلفة عن الزيادة في الدقة. يتعلمون كيفية تحديد هذه الإخفاقات الشائعة وكيفية حدوثها واستعادة الصورة إلى جودتها الأصلية ، مما يسمح لهم بالاستمتاع باستخدام مساحة أقل ، ولكن دون فقدان الجودة.
